AI遇上化学：“不可能”变为“可能”

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人工智能（AI）正在深刻改变化学研究，从加速新材料发现到预测复杂分子结构，AI 都展现出巨大的潜力。 本文将探讨AI 如何赋能化学研究，以及未来发展方向。

AI：化学研究的加速器

以往，化学实验枯燥、危险且耗时，但AI 驱动的自动化实验平台改变了这一切。例如，中国科学技术大学的“小来”系统，集文献读取、合成、表征、性能测试及模型优化于一体，仅用两个月就完成了相当于2000年人工才能完成的复杂优化工作，成功利用火星陨石制备出产氧电催化剂。 其他研究也表明，AI 可高效筛选目标分子，并快速完成合成和测试。

AI 的优势在于其处理海量数据的能力，以及对复杂微观世界的精准表达。 它能预测电子自旋、电荷密度等关键参数，并准确预测蛋白质、DNA 等生物大分子的结构和相互作用。 尤其在化学动力学领域，AI 神经网络高效解决了高维函数表达难题，实现了对复杂分子体系高精度势能面的构建，突破了传统计算方法的瓶颈。 基于生成式AI 的“乾坤网络”更是实现了多电子薛定谔方程的直接求解，为复杂材料体系的精准计算提供了新途径。

挑战与未来：构建化学AI生态

尽管前景广阔，AI 在化学领域的应用仍面临挑战。 首先，高质量、开放共享的化学数据库至关重要，但目前化学数据类型复杂且多样化，数据整合与利用仍是难题。 其次，现有AI 模型多为“黑箱式”，缺乏足够的化学知识储备，需要进一步发展具备更强推理能力和化学领域知识的专用算法和模型。 最后，人才培养和学科交叉至关重要。

未来，应着力构建以知识和数据双驱动的多任务多目标垂直模型，并加强AI与自动化实验的深度融合。 建立自主可控、开放共享的基础大模型，开发针对化学复杂问题的专用AI算法，培养跨学科人才，建设AI化学生态平台，将是推动AI化学领域发展的重要方向。 这些努力将最终推动化学研究的创新，并为发现更多前所未有的反应类型和合成方法奠定基础。

来源：改编自科技日报

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