AI赋能化学，机器人如何“灵光一现”

xinwen.mobi · 发表于 2025-7-8 08:07:30

在AI赋能化学的背景下，机器人通过大数据学习、模型优化、启发式算法等方式，模拟人类思维和实验过程，从而实现类似“灵光一现”的科学发现，具体如下：基于大数据学习与分析：机器人可通过分析海量化学文献和实验数据，获取知识和经验。如中国科学技术大学的“机器化学家”通过分析5万篇论文，融合实验与计算数据，在面对376万种火星制氧催化剂配方组合时，仅6周便找到最优解，而人类科研团队完成同样任务需2000年。融合专家知识与模型：将化学领域专家的知识和经验融入机器人系统，构建“化学大脑”。中国科大的研究团队将本校教授在发光材料、催化剂领域的知识与大数据库融合，让机器人在研究相关领域时，能调用相应的“专家大脑”，更好地理解和处理化学问题，做出更合理的实验设计和决策。运用启发式算法：英国利物浦大学的“智能实验室”机器人平台采用启发式算法，将化学家长期积累的专业知识融入决策流程。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“化学地图”，使其能在数据有限的情况下，在复杂的化学空间中迅速定位实验路径，发现具有潜在价值的分子结构。优化训练模式：晶泰科技联合创始人马健发现，实验中的“负样本”，即失败经验，是提升大模型智力的捷径。通过对失败案例的分析，机器人可以从中吸取教训，调整实验策略。如中国科大第二代“机器化学家”“小临”，在一次实验中尝试上百种配方均未成功，但通过分析数据锁定了关键变量，最终找到解决方案。借助生成式大模型：部分机器人接入了生成式大模型，使其思维更加“灵活”。如“小临”接入生成式大模型后，不仅能自行设计实验，还能对实验进行智能优化，在帮方天成博士团队研发吸能材料时，仅用7个月就找到了传统方法需十年才能筛选出的材料配方最优解。

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