在中國科學(xué)院“數(shù)據(jù)驅(qū)動的化學(xué)、材料和生物科學(xué)的機器科學(xué)家”青年團隊計劃和國家自然科學(xué)基金委項目（批準號：22025304, 22033007)的資助下，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院羅毅、江俊教授團隊與自動化系尚偉偉等合作，通過開發(fā)和集成移動機器人、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)動的全流程機器化學(xué)家（圖1，視頻鏈接：https://faculty.ustc.edu.cn/jiangjun1/en/zdylm/661330/list/index.htm）。相關(guān)研究成果于2022年9月發(fā)表在《國家科學(xué)評論》（Natl. Sci. Rev.）上。文章鏈接：https://academic.oup.com/nsr/advance-article/doi/10.1093/nsr/nwac190/6694008。

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)，無法進行全局探索。中科大機器化學(xué)家平臺實現(xiàn)了大數(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)擴大。

該平臺可采用機器智能去查找和閱讀文獻，從海量研究數(shù)據(jù)中汲取專家經(jīng)驗，在前人知識與數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提出科學(xué)假說并制定實驗方案；調(diào)度2臺移動機器人和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)實驗全流程；通過配套的后臺操作系統(tǒng)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動采集、處理、分析和可視化，并裝載了云端數(shù)據(jù)庫，可實時調(diào)用和更新數(shù)據(jù)庫信息；獨有的計算大腦通過調(diào)用物理模型、理論計算、機器學(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)實驗演化，使得機器科學(xué)家更加理解化學(xué)，更加擅長化學(xué)創(chuàng)造。

以潛力巨大的高熵化合物催化劑為例，其多種元素的高度無序混合帶來了高穩(wěn)定性，也給人工試驗找出最優(yōu)配比帶來了極大挑戰(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種金屬組合進行優(yōu)化。而機器化學(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16000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組全流程機器實驗數(shù)據(jù)，建立了理實交融的智能模型，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。

國際審稿人評價該成果的“機器人系統(tǒng)、工作站和智能化學(xué)大腦都是最先進的”，“將對化學(xué)科學(xué)產(chǎn)生巨大影響”。該工作脫離了傳統(tǒng)試錯研究范式的限制，展現(xiàn)了“最強化學(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，確立了我國在智能化學(xué)創(chuàng)新領(lǐng)域的全球領(lǐng)跑地位。

附：相關(guān)文獻參見

Qing Zhu, Fei Zhang, Yan Huang, Hengyu Xiao, LuYuan Zhao, XuChun Zhang, Tao Song, XinSheng Tang, Xiang Li, Guo He, BaoChen Chong, JunYi Zhou, YiHan Zhang, Baicheng Zhang, JiaQi Cao, Man Luo, Song Wang, GuiLin Ye, WanJun Zhang, Xin Chen, Shuang Cong, Donglai Zhou, Huirong Li, Jialei Li, Gang Zou, WeiWei Shang*, Jun Jiang*, Yi Luo*, An all-round AI-Chemist with scientific mind.Natl. Sci. Rev.2022,doi: 10.1093/nsr/nwac190.