人工智能“阿爾法圍棋”除了下棋還有更多用途。德國一個研究團隊近期在英國《自然》雜志上發表論文說，與“阿爾法圍棋”采用同樣技術的人工智能軟件能以前所未有的速率進行逆向合成分析，這將大幅提升人類合成新藥及研發其他所需化合物的效率。
逆向合成的基本原則是“逆向思維”，將目標化合物分子分解成基本的、可獲得的組分，然后分析可以用哪些容易得到的試劑、通過哪些已知的化學反應步驟來合成。提出這一方法的美國哈佛大學教授E.J.科里曾獲1990年諾貝爾化學獎。
“逆向合成是有機化學的終極學科，化學家需要數年才能掌握它——就如同下棋一樣，除了學習專業知識，還需要很好的直覺和創造性。”論文第一作者、德國明斯特爾大學研究人員馬文·澤格勒解釋說，化學合成的每一個中間步驟都存在無數可能，比圍棋更復雜，但計算機可以從已發表文獻中學習化學反應規則及如何運用這些規則。
用計算機輔助尋找有機合成方法不是一個新領域。目前已知的有機化學反應超過1200萬個，并以每10年增加一倍的速度增長。同時，化學反應不遵循簡單的邏輯規則，受分子能級等調控，這些因素大幅增加了計算機模擬的難度，使化學家長期以來手動搜索化學反應數據庫，嘗試尋找制造復雜分子的最佳方法。
“阿爾法圍棋”制勝秘訣是結合了深度神經網絡和蒙特卡洛樹搜索兩項關鍵人工智能技術。研究人員解釋說，在進行逆向合成分析時，深度神經網絡用于預測哪些分子會參加反應，蒙特卡洛樹搜索負責預測反應的可能性。
實驗顯示，這種新的人工智能工具可以將制定一種合成路線的速度提高到傳統人工方法的30倍。參與雙盲測試的有機化學家認為，由計算機生成的合成方法與人工試出來的方法一樣優越。
“我們希望，利用我們的方法，化學家不再需要那么辛苦地在實驗室嘗試了。”澤格勒說，新的人工智能方法有助生產更多可以提高人類生活質量的化合物。
化學慧定制合成事業部摘錄
