Nature重磅：AI化学家再升级！大幅提升实验效率，推动化学合成进入“智能化”新阶段
学术
2024-11-16 08:16
德国
人工智能（AI）驱动的机器人，正在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，而在化学合成实验室内，它们也在悄然改变着传统实验方式。来自英国利物浦大学的研究团队开发了一种“智能实验室”——模块化的移动机器人平台，它可以在实验室中自由移动、自动添加试剂，还能自助分析数据、筛选结果，尤其在使用有机溶剂和处理危险试剂的实验中表现出色。研究团队展示了该系统在超分子化学和药物化学等领域的应用，大幅提升了实验效率，推动化学合成进入一个“智能化”的新阶段，为探索化学反应机制和开发新药物带来了全新的可能。研究发现，这一由 AI 驱动的移动机器人不仅能够做出与人类研究人员相同或相似的决策，而且速度比人类要快得多。“它可以处理分析数据集，然后做出自主决策 — 例如，是否继续进行反应的下一步。这个决定基本上是即时的，所以如果机器人在凌晨 3:00 进行分析，那么它将在凌晨 3:01 决定进行哪些反应。相比之下，人类化学家可能需要几个小时后才能浏览相同的数据集。” 该论文的共同第一作者 Sriram Vijayakrishnan 解释道。“我在读博时，很多化学反应都是手工完成的。通常，收集和分析数据所花的时间和搭建实验的时间一样长。当你开始实现化学自动化时，这个数据分析问题就变得更加严重了，你可能会被数据淹没。” Vijayakrishnan 博士说。相关研究论文以 “Autonomous mobile robots for exploratory synthetic chemistry” 为题，已于今天发表在权威科学期刊 Nature 上。对此，该论文的通讯作者、利物浦大学化学系教授 Andrew Cooper 表示：“无论是在物理实验方面，还是在决定接下来要做哪些实验方面，化学合成研究都既耗时又昂贵，智能机器人为加速这一进程提供了一种途径。”模块化与智能化的完美融合
在传统的化学合成中，复杂的实验往往涉及多种试剂和步骤，需要高度精准的手动操作，才能避免实验中出现意外，不仅危险而且繁琐，数据分析也极具挑战性。很多时候，实验进展受限于人力与条件，让化学研究者们在探索未知世界时步履维艰。随着自动化和人工智能技术不断向化学研究领域渗透，机器人逐渐走进实验室，承担起部分合成和分析任务。然而，现有的静态机器人平台缺乏灵活性，难以满足多步骤化学反应的复杂要求。为此，研究团队开发了一个由多模块单元组成的高度集成且智能化的化学实验平台，为机器人赋予更高的灵活性。该系统基于 KUKA 机器人平台构建，定位精度可达 ±0.12 毫米，并配备了激光扫描仪和力传感器等各种传感器，能精确完成实验室操作。![]()
图｜用于移动 agent 处理的定制核磁共振机架。左图：组装好的机架预先装有核磁共振管，并放置在 ISynth 平台内，然后液体输送工具将液体分配到管子中，管子有带孔的盖子，以便分配。右图：NMR-Agent 使用定制的指尖，使其能够垂直和水平地抓握和移动机架。垂直握把方向用于从 ISynth 甲板上取下机架，水平握把方向用于将机架移入台式核磁共振自动采样器。系统的核心控制单元是智能自动化系统控制面板（IAS - CP），采用 ZeroMQ 通信协议，可以将实验室的各种仪器模块（如合成反应平台、UPLC–MS（超高效液相色谱—质谱）和 NMR（核磁共振）等）无缝连接，实现实验数据的实时传输与自主分析。IAS-CP 可通过广播向各实验模块传递指令，对多台仪器进行高效调度，灵活控制实验进程，且支持非专业用户进行简单操作，这种灵活性使其在多步骤化学反应中的应用能力大大提升。
不止是实验执行者，更是数据分析师
在这项研究中，整个实验流程中，IAS-CP 控制机器人完成从试剂添加到溶剂蒸发、搅拌加热等操作。机器人会实时取样，将样品送至 UPLC–MS 和 NMR 等分析仪器进行监测，并通过启发式算法筛选合适的化合物，进一步进行反应或分析，构建出接近自主探索的工作流程。在超分子化学的实验中，这一机器人系统展现出了强大的筛选能力。超分子化学研究的对象是多个分子通过非共价相互作用形成的复杂体系。这类实验往往生成多种混合分子结构，且分子结构和性质具有高度的多样性和复杂性。研究团队通过启发式筛选算法结合超高效液相色谱 - 质谱（UPLC - MS）和核磁共振（NMR）两种分析手段，成功识别出多个具有潜在价值的分子结构。在某些情况下，尽管分子在 UPLC–MS 测试中未通过，NMR 的分析结果却显示其具有独特的研究价值。系统得以迅速捕获这些“异常分子”，为后续研究提供了新的线索。尤其是在超分子自组装研究中，这种筛选能力有助于发现具有新型功能的超分子结构，为材料开发、药物递送载体设计等提供了新的思路。该机器人系统也应用于一系列药物分子的多样化实验，为药物研发带来了新的可能性。在药物合成过程中，精确的试剂添加、加热和溶剂蒸发操作对于生成优质产物至关重要。系统通过智能化的筛选机制，在实验过程中实时评估产物质量，自动筛选出符合标准的化合物，及时终止不合格实验，节省时间和资源。研究团队发现，在某些药物前体分子的合成实验中，系统检测到了特定反应条件下的意外分子结构。这种新结构可能具备更好的药理活性或药代动力学性质，为新药开发提供了有力的线索。与传统的机器学习模型不同，该系统采用了启发式算法，将化学家们长期积累的专业知识巧妙地融入到决策流程中，使系统在处理化学实验问题时具有独特的优势。在化学研究中，因数据稀缺，传统机器学习模型难以捕捉复杂的化学模式，而启发式算法通过一系列基于化学知识的规则，使系统能在数据有限的条件下做出合理决策。例如在金属有机化合物实验中，算法会根据金属价态调整反应条件，为系统构建了“化学地图”，让机器人在复杂的化学空间中迅速定位实验路径。当然，启发式算法也存在一定的“确认偏差”风险——系统过度依赖预设规则，可能遗漏一些特殊情况。但在数据不足的化学领域，它无疑是一种高效、实用的解决方案。启发式算法为系统的决策过程提供了透明度，研究人员可以清晰地理解每一步操作背后的化学逻辑。在这个机器人系统中，数据管理是一个至关重要的环节。而数据存储功能也是该系统的一大亮点。系统完整保存了每次实验数据，特别是那些“失败”实验中的宝贵信息，包括反应条件、产物信息等，便于后续分析。研究人员可以从历史数据中总结实验步骤中的潜在问题，为未来的实验优化提供依据，这种“从失败中学习”的能力，使得系统不断完善，推动化学研究向前发展。不足与展望
尽管研究展示了系统在化学合成中的巨大潜力，但其对实验结果的综合判断能力仍无法完全替代人类化学家。特别是在识别超出其知识体系的新型分子结构时，系统的准确性仍有待提升。此外，对于复杂拓扑结构或动态分子，UPLC–MS和NMR的解析能力存在局限性，影响了机器人在更广泛研究领域的应用。论文的作者之一、该项目的负责人 Andrew Cooper教授说：“机器人情境理解的广度不如一名训练有素的研究人员，所以就目前的形势而言，它不会有‘恍然大悟’的时刻。但就我们在这里交给它的任务而言，人工智能逻辑在这三个不同的化学问题上做出的决策，与化学合成家或多或少是相同的，而且它能在眨眼之间做出这些决策。通过使用大型语言模型将其与相关科学文献直接关联等方式，也有很大的空间来拓展人工智能的情境理解能力。”未来，研究团队计划通过引入更高精度的仪器，如高场自动化NMR，提升系统的分子结构解析能力。此外，研究团队还考虑引入数据挖掘和文本分析技术，将文献中的实验数据整合到算法中，提升决策准确性。此外，借助大型语言模型构建更友好的人机界面，使非专业用户也能轻松操作系统。除了化学合成领域，这一系统的模块化设计与自主探索机制还具备更广泛的应用潜力。生物化学、材料科学等领域同样需要复杂的多步骤实验，机器人可以充当“实验助理”，为科研人员节省时间。未来，工业实验室或可借助此类机器人构建分布式的自动化实验网络，实现跨楼层、跨建筑的化学探索与分析。随着技术进步，自主机器人将逐渐成为化学家的“智能助手”，带来更多高效、可靠的实验方法，引领化学研究的新纪元。作者：田小婷 审核：学术君
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