“我非常期待AI+機器人，能給合成化學帶來什么新的發展可能。”最近在滬舉行的“合成化學研究新范式——機器人融合AI研討會”上，擔任大會主席的中國科學院院士、復旦大學教授麻生明給出了一份“試用報告”。
去年6月，麻生明團隊收到一臺由晶泰科技為其定制的智能手套箱合成工作站，實驗效率由此翻了數十倍。可“好用”之外，他也有些擔心。“按部就班”做實驗的機器人，有可能會忽略化學發現中最重要的“偶然性”。
如果機器人能自主從海量實驗數據中找出“與眾不同”，并交由人類科學家判斷，對創新的提升將更加顯著。對于這一點，高校與企業已形成共識，下一步他們都將從各自優勢出發，進一步推動機器人的自主化。
從一天做一個，到一次48個
合成化學家的工作核心在于挑戰化學空間的廣袤無垠，麻生明就在聯烯的合成、反應、性質等方面探索了近三十年。
過去他們的研發方式是：人工做實驗，不斷試錯，大浪淘沙。現在范式正在變化，越來越多機器人自動操作化學合成平臺正在真實科研場景中發生。去年7月，全球首個AI化學機器人登上《自然》雜志封面，它每天工作21.5小時，其余時間用來充電，僅8天就自主完成688個實驗，并從中發現了比初始配方活性高6倍的光催化劑。
AI制藥企業晶泰科技在上海建有全球最大的生物醫藥機器人實驗室，100多臺機器人們不知疲倦地完成加粉、加液、震蕩、反應等化合物合成的高頻環節，一次可進行幾十甚至上百個實驗。
去年，晶泰科技為麻生明團隊的實驗室定制開發了能進行ATA反應研究的智能合成工作站。ATA是一種重要的有機化學反應，主要用于合成多取代聯烯化合物。這一化學反應的流程長、步驟多且操作復雜，要用機器人實現并不容易。雙方花費幾個月改進方案，終于滿足實驗團隊的使用需求，也完成了設備數據的本地化。
麻生明透露，“我們原來做化學實驗，平均每個學生一天做一個，做兩個就算比較厲害，使用晶泰的智能合成工作站后，一次能做48個實驗，效率提升很快。”
不要讓機器錯過“偶然性”
智能合成工作站的“好用”符合麻生明的預期，不過當下對實驗結果的解讀還無法依賴機器人。在他看來，目前AI在化學領域的價值仍以提升效率為主，而且必須要注意的是，化學發現很多時候是基于偶然性，但通過已有知識訓練出來的機器卻常常會泯滅這種偶然“靈光一現”。
AI賦能化學，如何在提升效率的同時，保持科學發現的偶然性？從長遠看，當然是進一步提升機器人的智力水平，但訓練模式的“微調”也是路徑之一。對于后者，晶泰科技聯合創始人、首席執行官馬健有一個有趣發現——實驗中的“負樣本”——那些無法完成實驗的“失敗經驗”，正成為提升大模型智力的一條捷徑。
晶泰科技內部會定期組織“AI科學家”和人類科學家比賽，在最近幾次AI反應預測能力比拼中，針對某兩種反應類型的成功反應預測上，晶泰科技自研的AI垂類模型的準確率均超過80%，與人類科學家旗鼓相當；而對失敗反應預測的識別率上，AI準確率則是人類的一倍以上。
這一發現暗合了科學家對機器人的真實需求。麻生明心中的“理想機器人”能夠從海量數據中找到異常之處并交由他判斷，而非只是按照設計執行大規模、重復性的標準化流程。
馬健表示，晶泰科技正在為提升機器人的自主性，而與科學家、產業界開展深度合作。他們下一步目標是建設“自動駕駛實驗室”，在完成一次實驗后，能立即分析結果，并自主設計和啟動下一次、更優化的實驗，形成快速迭代的“設計-執行-學習”閉環。
“我非常期待AI+機器人，能給合成化學帶來什么新的發展可能。”最近在滬舉行的“合成化學研究新范式——機器人融合AI研討會”上，擔任大會主席的中國科學院院士、復旦大學教授麻生明給出了一份“試用報告”。
去年6月，麻生明團隊收到一臺由晶泰科技為其定制的智能手套箱合成工作站，實驗效率由此翻了數十倍。可“好用”之外，他也有些擔心。“按部就班”做實驗的機器人，有可能會忽略化學發現中最重要的“偶然性”。
如果機器人能自主從海量實驗數據中找出“與眾不同”，并交由人類科學家判斷，對創新的提升將更加顯著。對于這一點，高校與企業已形成共識，下一步他們都將從各自優勢出發，進一步推動機器人的自主化。
從一天做一個，到一次48個
合成化學家的工作核心在于挑戰化學空間的廣袤無垠，麻生明就在聯烯的合成、反應、性質等方面探索了近三十年。
過去他們的研發方式是：人工做實驗，不斷試錯，大浪淘沙。現在范式正在變化，越來越多機器人自動操作化學合成平臺正在真實科研場景中發生。去年7月，全球首個AI化學機器人登上《自然》雜志封面，它每天工作21.5小時，其余時間用來充電，僅8天就自主完成688個實驗，并從中發現了比初始配方活性高6倍的光催化劑。
AI制藥企業晶泰科技在上海建有全球最大的生物醫藥機器人實驗室，100多臺機器人們不知疲倦地完成加粉、加液、震蕩、反應等化合物合成的高頻環節，一次可進行幾十甚至上百個實驗。
去年，晶泰科技為麻生明團隊的實驗室定制開發了能進行ATA反應研究的智能合成工作站。ATA是一種重要的有機化學反應，主要用于合成多取代聯烯化合物。這一化學反應的流程長、步驟多且操作復雜，要用機器人實現并不容易。雙方花費幾個月改進方案，終于滿足實驗團隊的使用需求，也完成了設備數據的本地化。
麻生明透露，“我們原來做化學實驗，平均每個學生一天做一個，做兩個就算比較厲害，使用晶泰的智能合成工作站后，一次能做48個實驗，效率提升很快。”
不要讓機器錯過“偶然性”
智能合成工作站的“好用”符合麻生明的預期，不過當下對實驗結果的解讀還無法依賴機器人。在他看來，目前AI在化學領域的價值仍以提升效率為主，而且必須要注意的是，化學發現很多時候是基于偶然性，但通過已有知識訓練出來的機器卻常常會泯滅這種偶然“靈光一現”。
AI賦能化學，如何在提升效率的同時，保持科學發現的偶然性？從長遠看，當然是進一步提升機器人的智力水平，但訓練模式的“微調”也是路徑之一。對于后者，晶泰科技聯合創始人、首席執行官馬健有一個有趣發現——實驗中的“負樣本”——那些無法完成實驗的“失敗經驗”，正成為提升大模型智力的一條捷徑。
晶泰科技內部會定期組織“AI科學家”和人類科學家比賽，在最近幾次AI反應預測能力比拼中，針對某兩種反應類型的成功反應預測上，晶泰科技自研的AI垂類模型的準確率均超過80%，與人類科學家旗鼓相當；而對失敗反應預測的識別率上，AI準確率則是人類的一倍以上。
這一發現暗合了科學家對機器人的真實需求。麻生明心中的“理想機器人”能夠從海量數據中找到異常之處并交由他判斷，而非只是按照設計執行大規模、重復性的標準化流程。
馬健表示，晶泰科技正在為提升機器人的自主性，而與科學家、產業界開展深度合作。他們下一步目標是建設“自動駕駛實驗室”，在完成一次實驗后，能立即分析結果，并自主設計和啟動下一次、更優化的實驗，形成快速迭代的“設計-執行-學習”閉環。
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