人工智能“阿爾法圍棋”除了下棋還有更多用途。德國(guó)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)近期在英國(guó)《自然》雜志上發(fā)表論文說(shuō)，與“阿爾法圍棋”采用同樣技術(shù)的人工智能軟件能以前所未有的速率進(jìn)行逆向合成分析，這將大幅提升人類合成新藥及研發(fā)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(biāo)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(guò)哪些已知的化學(xué)反應(yīng)步驟來(lái)合成。提出這一方法的美國(guó)哈佛大學(xué)教授E.J.科里曾獲1990年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。
“逆向合成是有機(jī)化學(xué)的終極學(xué)科，化學(xué)家需要數(shù)年才能掌握它——就如同下棋一樣，除了學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，還需要很好的直覺(jué)和創(chuàng)造性。”論文第一作者、德國(guó)明斯特爾大學(xué)研究人員馬文·澤格勒解釋說(shuō)，化學(xué)合成的每一個(gè)中間步驟都存在無(wú)數(shù)可能，比圍棋更復(fù)雜，但計(jì)算機(jī)可以從已發(fā)表文獻(xiàn)中學(xué)習(xí)化學(xué)反應(yīng)規(guī)則及如何運(yùn)用這些規(guī)則。
用計(jì)算機(jī)輔助尋找有機(jī)合成方法不是一個(gè)新領(lǐng)域。目前已知的有機(jī)化學(xué)反應(yīng)超過(guò)1200萬(wàn)個(gè)，并以每10年增加一倍的速度增長(zhǎng)。同時(shí)，化學(xué)反應(yīng)不遵循簡(jiǎn)單的邏輯規(guī)則，受分子能級(jí)等調(diào)控，這些因素大幅增加了計(jì)算機(jī)模擬的難度，使化學(xué)家長(zhǎng)期以來(lái)手動(dòng)搜索化學(xué)反應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)，嘗試尋找制造復(fù)雜分子的最佳方法。
“阿爾法圍棋”制勝秘訣是結(jié)合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蒙特卡洛樹(shù)搜索兩項(xiàng)關(guān)鍵人工智能技術(shù)。研究人員解釋說(shuō)，在進(jìn)行逆向合成分析時(shí)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測(cè)哪些分子會(huì)參加反應(yīng)，蒙特卡洛樹(shù)搜索負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)反應(yīng)的可能性。
實(shí)驗(yàn)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(tǒng)人工方法的30倍。參與雙盲測(cè)試的有機(jī)化學(xué)家認(rèn)為，由計(jì)算機(jī)生成的合成方法與人工試出來(lái)的方法一樣優(yōu)越。
“我們希望，利用我們的方法，化學(xué)家不再需要那么辛苦地在實(shí)驗(yàn)室嘗試了。”澤格勒說(shuō)，新的人工智能方法有助生產(chǎn)更多可以提高人類生活質(zhì)量的化合物。
化學(xué)慧定制合成事業(yè)部摘錄
