人工智能
在人工智能和机器人平台的支持下,麻省理工学院研究人员开发的系统向自动化小分子生产迈进了一步。
在人工智能和机器人平台的支持下,麻省理工学院研究人员开发的系统向自动化生产可用于医学,太阳能和聚合物化学的小分子迈进了一步。
据该研究共同领导人Klavs F.所述,该系统在8月8日出版的“科学”杂志中有所描述,它可以让替补化学家摆脱各种常规和耗时的任务,并可能提出如何制造新分子化合物的可能性。 Jensen,Warren K. Lewis化学工程教授,Timothy F. Jamison,Robert R. Taylor化学教授和麻省理工学院副教务长。
Jensen说,这项技术“有望帮助人们减少分子构建的所有繁琐部分”,包括查找潜在的反应途径,并在每次生产新分子时构建分子装配线的组件。
“作为化学家,它可能会给你以前没想过的新反应的灵感,”他补充道。
科学论文的其他麻省理工学院作者包括Connor W. Coley,Dale A. Thomas III,Justin AM Lummiss,Jonathan N. Jaworski,Christopher P. Breen,Victor Schultz,Travis Hart,Joshua S. Fishman,Luke Rogers,Hanyu Gao, Robert W. Hicklin,Pieter P. Plehiers,Joshua Byington,John S. Piotti,William H. Green和A. John Hart。
从灵感到配方再到成品
新系统结合了三个主要步骤。首先,由人工智能指导的软件提出了合成分子的途径,然后专家化学家审查这条路线并将其细化为化学“配方”,最后将配方发送到机器人平台,自动组装硬件并执行反应构建分子。
Coley和他的同事已经工作了三年多,开发了开源软件套件,该套件建议并优先考虑可能的合成路线。该软件的核心是几种神经网络模型,研究人员对Reaxys和美国专利商标局数据库中数百万先前发表的化学反应进行了培训。该软件使用这些数据来确定它认为适合构建新化合物的反应转化和条件。
“这有助于对使用何种中间体和起始材料做出高层次的决策,然后对你可能想要使用的条件以及这些反应是否成功进行更详细的分析,”Coley说。
“该软件设计背后的主要动机之一是,它不仅仅为您提供我们所知道的分子或我们所知道的反应的建议,”他指出。“它可以推广到从未制造过的新分子。”
然后,化学家审查软件产生的建议合成路线,以建立更完整的目标分子配方。化学家有时需要进行实验室实验或修改试剂浓度和反应温度等变化。
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