人工智能机器人测试,预测甚至发现新的化学反应

研究人员设计、构建和编程chemical-handling机器人,可以使用机器学习屏幕和预测化学反应。基于自治系统的预测,研究小组发现四个小说反应,证明其潜在发现反应迅速。

无数的化学反应是已知的和许多不同的途径会导致所需的分子。找到最好的途径,发现新的化学反应是至关重要的制造过程生产化学品,医药和材料更可持续、环保和高效。然而,发现新的反应通常是不可预知的和费时的过程约束的自顶向下的方法涉及专业知识目标特定的分子。

必威体育 红利账户化学世界有一个偷偷高峰在克罗宁实验室的机器人化学家当我们在2016年访问格拉斯哥大学

现在,李·克罗宁英国格拉斯哥大学的实验室,创造了一个有机合成人工智能机器人系统,该系统可以快速探索一系列的反应试剂的自底向上的,没有具体的目标。通过执行大约10%的969种可能的反应从一组18试剂自治系统是能够预测准确率达到了86%其余90%的反应性反应。然后它自动执行基于反应更多轮的实验数据聚集在一起,不断地更新数据库,这样做发现四个新反应。这些随访团队手动隔离和描述的新化合物。

“我很惊讶,系统能够发现新的反应和分子的结构,特别是一个分子很奇怪的和意想不到的,”克罗宁说。原则上证明这是target-free有机发现和合成可以产生意想不到的,甚至非常新颖的结果,可能从根本上改变我们如何寻找新的反应。”

机器人科学家

机器人可以执行每天36实验——比人类的10倍左右。它构建一个数据库的反应信息,首先从一个给定的随机选择,结合不同的试剂集。随后的每个混合物样品分析的反应获得的光谱实时使用内置传感器,包括核磁共振、红外和质谱分析。

机器学习算法设计的识别反应基于光谱的差异从最初开始试剂然后将反应混合物作为反应性或稳定。这些数据然后反馈给机器人决定下一轮实验。这意味着系统能够积累的照片如何试剂相互反应并确定反应是否会成功。因此,该系统可以优先反应它认为具有最大的潜力。使用这种方法,机器人化学家发现了四个新的反应——两个双组分反应和两个三分量的反应。

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因为之前的系统没有信息——除了起始试剂所需的算法的光谱——它从头构建一个数据库。的反应发现这是可取的,因为它消除了偏见和允许系统更自由地探索,”克罗宁解释道。“这是非常令人兴奋的看到系统自动导航和“探索”以来的首次化学自动化系统通常只做他们被告知,不“创意”,“他说。

破坏性的化学

的引人注目的一个方面,本研究的集成自动化化学合成、多种模式的自动化产品分析和机器学习为一个闭环,自主寻求复杂的化学目标,”评论马蒂·伯克,研究小分子合成伊利诺伊大学香槟分校。如果这样的封闭循环,在未来,帮助解决一些最具挑战性的,但潜在的变革问题化学反应会产生破坏性影响的过程和可访问性的分子。”

巴勃罗Carbonell)使用机器学习的合成生物学在曼彻斯特大学,英国也印象深刻。合成的基于人工智能的机器人一定会导致下一代的自动化设计和优化筛选有机合成,”他说。未来的发展可以结合使用机器学习有效地探索反应空间,提出了工作与深度学习算法,提取化学信息,以预测小说有机合成路线。”

克罗宁现在正计划增加的范围系统的反应条件,使它能执行多步过程。我们希望发现一些全新的类的反应,挑战我们当前的结构和成键理论,”他说。我们也在寻求加入化验,发现搜索连接到一个理想的药物目标或材料等属性。