機器人都能自主閱讀化學文獻并生成標準化論文了

許多實驗室已經開始使用能夠自主決定實驗方案，并且操縱機器人完成實驗的“人工化學家”，但是這種機器人是高度定制的，控制系統(tǒng)和內部指令都是為了非常具體研究目標所設計，很難完成其他的任務。最近，來自格拉斯哥大學的研究人員則開發(fā)出了一種新方法，讓這種人工化學家可以自主閱讀化學文獻并生成標準化的操作程序，使得這種機器人的適用范圍變得非常廣闊。

以007工作制運行的實驗員。圖源：Nature, 2020, 583(7815):237-241.

英國格拉斯哥大學Leroy Cronin團隊設計了一種利用自然語言處理功能為機器人化學家創(chuàng)建新的指令集的方法，名為“SynthReader”，讓機器人化學家可以自己閱讀文獻，識別其中概述有機和無機化學合成程序的部分，形成通用的自主合成流程，之后生成的化學代碼和硬件控制模塊結合，轉化為機械手指令，執(zhí)行實驗任務?，F階段已經成功實現了閱讀文獻后，自動合成12種化合物，包括利多卡因止痛藥、德斯馬丁高碘烷氧化劑和氟化劑烷基氟。

研發(fā)團隊開發(fā)的化學描述語言（XDL）和可視化開發(fā)環(huán)境（ChemIDE）， 可以將文獻中的合成過程文字轉化為化學容器中的反應序列，當然目前這一轉化過程需要人工糾錯， 直接用自然語言即可（論文中是英語），無需編程知識，在接下來的研究中，研究人員表示：“完全可以通過化學自動校正功能自動執(zhí)行此驗證步驟”。

復制一段文獻輸入XDL

人工糾錯

生成可執(zhí)行的指令

設置物理平臺并運行程序 Leroy Cronin團隊之前就曾開發(fā)出用于自動完成實驗的機器人化學家，將其命名為Chemputer，可以實現為單一研究不斷重復實驗的目標。（https://www.nature.com/articles/s41586-018-0307-8）這次新開發(fā)的系統(tǒng)則大大擴展了這種機器人的適用范圍。在初步的驗證中，Chemputer成功實現了從文獻中自動合成的12種化合物，包括利多卡因止痛藥（產率為53％）和德斯馬丁高碘烷氧化劑（ 總收率52％），不僅適用于短合成，該系統(tǒng)也驗證了氟化劑AlkylFluor的五步合成，每步平均產率為75%，總收率為23％。

用自然語言訓練AI是人工智能的重要發(fā)展方向，隨著閱讀并完成指令轉化的數量不斷積累，不斷糾錯，Leroy Cronin團隊開發(fā)的這種方法有著巨大的應用潛力。例如，在線共享的XDL文件可以讓發(fā)展中國家更容易地獲得藥物，實現更有效的國際科學合作，或者是代替科研人員閱讀并復現大量的相關論文，挑選可復現且有突破的研究結果作為參考，甚至可以搭乘星際飛船，在太空、月球、火星或者其他地方建立化學實驗室，按照需要迅速合成特殊的化學物質，應對突發(fā)狀況。

參考文獻：

1. https://phys.org/news/2020-10-digital-chemistry-breakthrough-words-molecules.html 2. https://science.sciencemag.org/content/370/6512/101.full

責任編輯：xj

原文標題：提升效率好助手: AI化學家可直接讀論文且007工作制

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