機(jī)器人不僅能成為科學(xué)家的科研助手，還能成為科學(xué)家？中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)(中國科大)青年科研團(tuán)隊(duì)通過最新研發(fā)成果給出了肯定的答案。

　　來自中國科學(xué)院(中科院)的最新消息稱，在該院“數(shù)據(jù)驅(qū)動的化學(xué)、材料和生物科學(xué)的機(jī)器科學(xué)家”青年團(tuán)隊(duì)計劃和國家自然科學(xué)基金委員會項(xiàng)目資助下，中國科大化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院羅毅、江俊教授團(tuán)隊(duì)與自動化系尚偉偉等合作，通過開發(fā)和集成移動機(jī)器人、化學(xué)工作站、智能操作系統(tǒng)、科學(xué)數(shù)據(jù)庫，研制出數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的全流程機(jī)器化學(xué)家，并已初步實(shí)現(xiàn)智能化學(xué)范式。

　　這項(xiàng)“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的全流程人工智能機(jī)器化學(xué)家”的研究成果論文，已在最新一期《國家科學(xué)評論》(NSR)學(xué)術(shù)期刊發(fā)表。國際審稿人評價說，該成果的“機(jī)器人系統(tǒng)、工作站和智能化學(xué)大腦都是最先進(jìn)的”“將對化學(xué)科學(xué)產(chǎn)生巨大影響”。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，機(jī)器化學(xué)家的研究工作脫離了傳統(tǒng)試錯研究范式的限制，展現(xiàn)出“最強(qiáng)化學(xué)大腦”指導(dǎo)的智能新范式的巨大優(yōu)勢，引領(lǐng)化學(xué)研究朝著知識理解數(shù)字化、操作指令化、創(chuàng)制模板化的未來趨勢前進(jìn)，確立了中國在智能化學(xué)創(chuàng)新領(lǐng)域的全球領(lǐng)跑地位。

　　據(jù)中國科大研究團(tuán)隊(duì)介紹，機(jī)器化學(xué)家平臺實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)與智能模型雙驅(qū)動下的化學(xué)合成-表征-測試全流程開發(fā)，在軟硬件方面已全面超過歐美同類裝置，作為唯一裝載了計算大腦、理論模型和開放式操作系統(tǒng)的智能平臺，它具有更強(qiáng)的化學(xué)智能和廣泛的化學(xué)品開發(fā)能力，目前已涵蓋光催化與電催化材料、發(fā)光分子、光學(xué)薄膜材料等，且適用范圍將隨平臺升級和拓展繼續(xù)擴(kuò)大。

　　機(jī)器化學(xué)家平臺可采用機(jī)器智能去查找和閱讀文獻(xiàn)，從海量研究數(shù)據(jù)中汲取專家經(jīng)驗(yàn)，在前人知識與數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提出科學(xué)假說并制定實(shí)驗(yàn)方案；調(diào)度2臺移動機(jī)器人和15個自主開發(fā)的智能化學(xué)工作站，完成高通量合成、表征、測試的化學(xué)實(shí)驗(yàn)全流程，且預(yù)留標(biāo)準(zhǔn)接口，具備可擴(kuò)展性；通過配套的后臺操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動采集、處理、分析和可視化，并裝載云端數(shù)據(jù)庫，可實(shí)時調(diào)用和更新數(shù)據(jù)庫信息；獨(dú)有的計算大腦通過調(diào)用物理模型、理論計算、機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯優(yōu)化，讓智能模型融入底層的理論規(guī)律與復(fù)雜的化學(xué)實(shí)驗(yàn)演化，使機(jī)器科學(xué)家更加理解化學(xué)，更加擅長化學(xué)創(chuàng)造。

　　中國科大研究團(tuán)隊(duì)科普解讀說，化學(xué)研究的對象日益復(fù)雜化、高維化，傳統(tǒng)的研究范式主要是依賴于“窮舉”“試錯”的手段。面對龐大的化學(xué)空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優(yōu)，無法進(jìn)行全局探索。以潛力巨大的高熵(高復(fù)雜、高無序)化合物催化劑為例，其多種元素的高度無序混合帶來高穩(wěn)定性，也給人工試驗(yàn)找出最優(yōu)配比帶來極大挑戰(zhàn)。獲得最優(yōu)配方需要遍歷測試極其龐大的化學(xué)配比組合，目前僅限于對最多3種金屬組合進(jìn)行優(yōu)化。

　　而最新研制的機(jī)器化學(xué)家發(fā)揮其數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能優(yōu)化的優(yōu)勢，智能閱讀1.6萬篇論文并自主遴選出5種非貴金屬元素，融合2萬組理論計算數(shù)據(jù)和207組全流程機(jī)器實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立理實(shí)交融的智能模型，指導(dǎo)貝葉斯優(yōu)化程序從55萬種可能的金屬配比中找出最優(yōu)的高熵催化劑，將傳統(tǒng)“炒菜式”遍歷搜索所需的1400年縮短為5周。

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