Artif. Intell. Chem. | 人工智能推动化学发展的二十种方式

2024年诺贝尔物理学奖颁给了神经网络的发展，而化学奖的一半则颁给了利用人工智能 (AI) 预测蛋白质结构的人，显然这项技术已经在科学界掀起了波澜。人工智能也在深刻地重塑化学行业。从加速分子设计的算法到提高实验速度和准确性的自动化实验室，人工智能正在改变化学家解决复杂问题的方式。它的影响遍及材料发现、反应优化和可持续发展工作，使其成为现代化学中不可或缺的力量。

化学领域中数字技术的整合正在为研究方法、教育模式和工业实践开辟前所未有的途径。数字创新的变革性影响正在积极讨论中，包括机器学习、人工智能、物联网（IoT）和区块链等在化学科学中的应用。机器学习（ML）方法的整合帮助催生了催化领域的新概念。研究人员探索了自动化实验室平台和高通量实验如何重新定义实验方案，使精确、可重复的研究以更快的速度得以实现。随着机器学习驱动的分析数据解读的出现，合成平台的发展前景更加广阔。数字孪生技术和集成数据系统的出现，被认为能够模拟和优化化学过程，提高化学制造中的效率和可持续性。

数字技术的影响深刻改变了化学领域。近期的发展趋势得益于人工智能（AI），特别是机器学习（ML）、深度学习（DL）和数据分析。化学领域的数字“浪潮”不仅限于与AI相关的创新，还引入了许多其他技术。以下这些技术突显了在数字化发展轨迹中，化学科学进步的关键方向。

大数据分析旨在将实验、模拟和文献中的分散数据整合到一个系统中，但不同的数据格式和小规模数据集使这一过程充满挑战。集成的化学数据可以通过提供全面的数据分析和跨学科研究，加速研究进展。

通过利用机器人、软件和人工智能来进行实验，可以最大限度减少人为错误，同时提高实验的精确性和可重复性。AI驱动的系统能够执行复杂的合成任务和高通量筛选，特别适用于药物发现和材料科学。AI在这些平台中发挥着关键作用，实时分析数据、优化实验条件并做出数据驱动的决策。此外，自动化实验室还可以通过处理危险材料并优化资源利用，提高安全性。

将设备连接到网络，可以实现自动化数据采集、实时监控和无缝的数据分析。物联网集成有助于从药品中的连续合成监控到环境科学中的污染物实时追踪。收集的大量数据可以提供更深入的洞察，并通过即时警报为危险状况提供更高的安全性。

机器学习算法可以通过训练大量的光谱测量数据及其对应的解释来学习光谱特征与化学性质之间的复杂关系，从而缩短数据分析所需的时间。AI增强的光谱学可以迅速识别药物配方中的污染物，确保药物质量；在环境监测中，可以检测复杂混合物中的微量污染物。AI还加速了材料表征，并通过提高数据的敏感性和可靠性，在法医科学和食品安全等领域发挥作用。

化学工业的供应链面临重大挑战，包括效率低下的库存管理和分散的分销网络。使用分布式账本技术，每个供应链中的交易都可以作为数据块记录，形成一个安全且可追踪的区块链。这可以应对伪造问题，确保合规性，通过提供产品真实性、安全数据和环境影响的永久记录来提高供应链的透明度。区块链还可以优化召回流程、争议解决和库存管理，智能合约则通过自动化操作减少成本。

虚拟模型可以准确地实时镜像化学反应、过程或系统。通过从传感器和性能记录中获取数据，这些数字副本可以模拟它们的物理和化学行为。数字孪生技术可以通过模拟参数变化来优化化学过程，而无需冒实际实验的风险或成本。它们还可以预测设备故障，增强安全策略，并在真实场景过于昂贵或危险时进行压力测试。

虚拟实验室包括模拟和数字工具，可以复制真实实验，让学生实时改变变量并观察结果。这种现代化的教学方式可以降低成本，提高安全性，并允许进行重复试验，使学习更加灵活和可及。它还促进了包容性，确保来自不同背景和地理位置的学生拥有平等的学习机会。

通过将AI应用于分析和提取大量科学文献、专利和化学数据库中的有价值信息，自然语言处理将非结构化文本转化为结构化数据，从而更高效地解释数据。这可以揭示科学文献中传统阅读方法无法发现的隐藏联系和模式，帮助研究人员专注于实验。在制药领域，自然语言处理有助于通过提取生物活性化合物、靶点和治疗效果等信息来推动药物发现和开发。

可以利用计算模型来预测化学化合物的毒性，从而在毒性产生之前预防其对健康和环境的影响。这种方法在药物开发和农药化学品中增强了化学安全评估，降低了昂贵的后期失败风险。通过使用机器学习和多尺度加权彩色图等先进技术，毒性预测的准确性得到了提高，促进了更安全的化学设计，可能也减少了对动物实验的依赖。

数字平台可以精确模拟污染物的扩散并识别污染源。通过集成计算模型、数据分析和遥感技术，AI可以实现空气质量、水质、土壤成分和有害物质积累的实时监测，改善环境监测和污染控制。数字工具还可以支持发现环保材料、节能工艺和废物最小化技术。

AI算法可以利用大量的化学数据，包括分子结构、相关性质和实验结果，来识别分子结构之间的关系并预测其行为。机器学习可以加速发现具有更高效力和更少副作用的药物，指导太阳能电池和电池等高效能量材料的开发，并通过创建可回收材料来推动可持续发展实践。

智能控制系统使用高级算法、传感器和自动化技术来提高化学操作的效率和安全性。通过监控实时过程参数并进行数据驱动的调整，这些系统可以优化复杂的化学反应，从而减少废物和能源消耗，无需持续的人工监督。这些系统还通过检测危险情况并进行预测性维护来预防昂贵的停机，提高了安全性。

通过对大型数据集的训练，神经网络可以识别分子结构中与生物结果相关的复杂模式，超越了传统的分析方法。深度学习可以预测潜在药物的有效性、预估不良反应，并建议结构修改以优化先导化合物，推动药物发现。这些模型还可以提供生物途径的洞察，深入理解疾病过程和药理学，从而识别新的治疗靶点。

高通量实验结合了机器人、自动化和AI，能够同时快速地进行多种化学实验。高通量系统每天可以分析数百到数千个样本，最大限度地减少人为错误，使研究人员能够专注于更复杂的工作。通过加速实验和分析，高通量实验缩短了新化学品、材料和药物的研发周期。它还生成了大量数据，丰富了计算分析并提高了AI的预测能力。

通过分析材料性能、加工条件和性能指标的大数据，AI可以基于结构和成分预测材料性能。这种方法加快了关键领域高性能材料的识别，如航空航天、能源和电子领域，促进了更轻、更强、更可持续的解决方案。

通过收集和分析化学反应数据，例如反应物、催化剂、溶剂、温度和产率，AI可以预测反应结果并优化化学条件。化学家可以虚拟模拟反应，节省时间和资源，首先筛选最有前景的条件，随后再进行实验。该方法适用于合成化学、材料科学和药物发现领域，增强复杂有机合成中的产率和选择性，并简化活性药物成分的生产。

通过机器学习算法，自动合成规划系统分析大量的化学反应数据库，包括成功和失败的案例，以提出和排名多种合成路径。通过考虑步骤数量、材料可用性和成本等因素，这些系统可以揭示最有前景和最实际的策略，尤其在时间至关重要的药物开发中。

化学信息学结合了机器学习技术来管理大量的化学数据集，将原始数据转化为可操作的见解。AI可以用于识别化学结构、性质和生物活性之间的模式，简化药物发现和材料科学中的虚拟筛选。预测性AI模型可以高精度预测化学性质，为新技术和解决方案的开发做出贡献，涉及多个科学领域。

量子化学计算极其复杂且计算成本高昂。通过在量子化学和分子模拟上训练AI模型，研究人员可以减少计算成本和时间，同时深入理解包括反应机制和材料行为在内的基本分子现象，这些领域此前难以接触。

20种具有影响力的AI化学技术被归纳为7个更广泛的主题（图7），它们反映了这些技术的主要关注点和应用领域。这些主题不仅概括了技术的核心内容与应用领域，还为理解这些技术对化学领域的整体影响提供了一个结构化的框架。以下是这些类别的描述、分类逻辑以及它们在推动化学迈向数字化时代中的全球意义：

这一类别涵盖了专注于药物发现、毒性预测以及通过深度学习理解结构-活性关系的技术（图7）。将这些技术归为一类强调了AI在加速治疗开发、预测化学安全性以及阐明复杂生化作用方面的关键作用。从全球来看，该主题对推动个性化医疗、降低药物研发成本以及提升化合物安全性具有重要意义，显著影响了全球的医疗健康成果。

AI在环境化学和可持续发展中的应用，以及预测毒性技术共同构成了这一主题（图7）。它突出了利用数字化工具保护环境、践行绿色化学以及评估化学品对生态系统影响的承诺。这一主题反映了应对环境挑战、推动可持续发展以及确保化学品安全的全球责任感，体现了向环境管理方向转变的社会趋势。

这一主题整合了多样化数据来源的利用、大型化学数据集的管理、通过自然语言处理（NLP）提取信息，以及优化化学反应的技术（图7）。这些技术的共同点在于利用数据进行深入化学分析的能力。这一主题展示了AI通过整合庞大数据池、优化化学过程以及推动新发现来变革化学研究的潜力。从全球视角看，它代表了向数据驱动的决策与研究转型，提高了效率、创新能力和知识传播。

这一类别涵盖了实验室工作的自动化、物联网（IoT）在数据分析中的集成、分析方法的开发、高通量实验的实施、合成计划以及智能控制系统（图7）。这些技术的分类逻辑基于它们对实验室实践和化学流程创新的贡献，提升了研究的精确性、效率和可扩展性。从全球来看，该主题对于未来的化学研究和制造至关重要，提供了提高产量、改进安全性和降低成本的解决方案。

这一主题专注于新材料的发现和设计，包括应用AI预测材料特性和设计化合物的技术（图7）。它反映了材料科学的跨学科特性及其在开发新一代材料中的关键作用，涵盖从能源存储到纳米技术的广泛应用。从全球视角看，该主题解决了对高性能、特定用途材料的紧迫需求，推动了技术与工业的进步。

包括区块链技术确保供应链完整性和数字孪生技术用于流程优化的技术被归入这一类别（图7）。它强调了在化学制造中透明性、可追溯性和质量的重要性，体现了AI在建立信任、确保产品质量和优化生产流程方面的作用。从全球来看，该主题对于化学产品的伦理、安全和高效分发至关重要，契合了可持续性和消费者安全的需求。

该主题涵盖了数字孪生技术、虚拟实验室和量子化学模拟，展示了AI增强的建模与模拟在预测化学行为和促进教育方面的强大能力（图7）。它体现了从传统实验方法向虚拟实验和理论预测的转变。从全球视角看，这一主题提升了对化学现象的理解，降低了实验成本，并支持远程学习与研究，推动了化学教育和创新的普及化。

进入现代化时代，数字化化学代表了一种范式的转变，它通过利用计算能力、机器学习算法和庞大的数据集，加速并优化了化学发现过程。这种数字化方法提供了前所未有的预测能力、效率，并能解决传统方法难以企及的复杂问题。这标志着研究方法向更具针对性、假设驱动的方向转变，从而减少对偶然性的依赖，使发现过程更加系统化且资源消耗更少。

值得注意的是，文中识别的20个有影响力的数字化研究方向之间存在相互交叉，有时会以略有不同的方式解决相似的目标。在这一新兴且快速发展的领域中，很难明确划分各个数字化轨迹或清晰界定其特定研究部分。尽管方法和目标可能存在一定的重复性，但分析现有研究数据后确认的关键研究方向已在此描述，并未尝试手动合并或替换所捕获的趋势。未来，随着更多趋势及其影响得到详细阐明，可以进一步对这些方向进行系统化和分类。

化学研究的未来在于这些多样化方法的融合。传统化学的洞察力依然具有重要价值，尤其是在教育领域以及需要直接材料互动的研究中。同时，数字化化学将继续扩展其边界，推动创新，使研究者能够以前所未有的方式探索广阔的化学空间。

将研究分类为若干主题（图7），阐明了人工智能对化学领域的多方面影响，突出重大进展的领域及应对全球挑战的贡献。这些主题集体体现了化学研究从经验性、劳动密集型向更具预测性、高效性和快速响应性的数字化方法转变。随着化学迈入数字化时代，这些主题将在塑造研究优先级、行业实践及教育模式中扮演关键角色，推动创新、可持续性和全球合作。人工智能与数字工具的广泛应用不仅彻底改变了化学的研究方式，也拓展了其应用领域、影响力及可及性，标志着科学发现与技术进步的全新前沿。

尽管本文进行了深入的分析，仍需提及可能的局限性。虽然本研究内容详尽，但可能未能完全捕捉或准确预测数字化化学与人工智能应用这一快速发展领域中的所有趋势。技术进步的动态特性及其跨学科影响，使全面预测未来发展及其意义变得具有挑战性。这些局限性反映出预测这一快速变化领域未来轨迹及影响的固有困难，同时也承认了一些新兴趋势可能在本分析范围内被忽略或误解。

展望未来，化学研究社区面临的机遇与挑战在于平衡两种关键方法——结合经典方法中不可替代的人类直觉与专业知识，与数字技术的计算能力。这样的平衡方法不仅将增强我们对这一领域的理解和能力，还将确保化学发现的过程依然如其科学本质般丰富且充满不确定性。这些方法的整合将帮助未来的化学家应对日益复杂且跨学科的研究环境，推动创新，解决当今最紧迫的一些挑战。

整理：WJM

• Ananikov, V.P., 2024. Top 20 Influential AI-Based Technologies in Chemistry. Artificial Intelligence Chemistry, p.100075.

• https://www.chemistryworld.com/news/twenty-ways-ai-is-advancing-chemistry/4020269.article