机器学习与人类专家软件竞争,优化有机反应

一个免费的软件工具,可以找到最好的有机合成反应条件经常以及专家化学家——有些惊喜的研究者。

软件,叫做LabMate。ML,显示一组随机的初始条件,如温度、溶剂和反应时间——的数量为一个特定的反应,目的是优化其收益率。在这些最初的反应是由人类的化学家,他们产生的收益率阅读与核磁共振和红外光谱,数字化成二进制代码,然后反馈到软件。LabMate。毫升然后使用机器学习算法来决定产量,然后建议尝试进一步的条件。

研究员蒂亚戈罗德里格斯里斯本大学的LabMate说。毫升通常需要10至20迭代找到最大的收益,而5至10之间的最初的反应各不相同,取决于有多少条件优化。

一开始的模型不是很好,但LabMate。毫升建议我们下一步应该执行哪些实验开始,”他说。随着越来越多的数据可用,模型开始改善和预测开始接近我们的化学实验室。

根据特定的反应,LabMate。毫升可以在几天内确定其最优产量——远远超过纯手工方法,罗德里格斯说。

在9个概念验证研究——包括一个Ugi三分量反应用于药物发现、一个Buchwald-Hartwig交叉耦合反应和Horner-Wadsworth-Emmons LabMate烯化作用。毫升执行相对人类化学家的一个专家小组。

意想不到的是多么激烈我们的方法是相对与30年的专家——他们中的一些实际的合成化学经验,”罗德里格斯说。我们的期望是执行下面一点点(专家)…大多数化学家都熟悉哪些条件下最适合特定的反应。”

相反,研究人员发现,软件被化学家探索参数通常被忽视的,在某些情况下,它的成功是由于这些参数的剥削,他说。

LabMate。毫升是开放源代码的,桌面计算机上运行,整个系统只需要一个化学家和常见的实验室设备,这使得它更便宜比完全操作机器人系统中,罗德里格斯说。他认为LabMate。毫升的产量优化实验室将是一个廉价的方法可能没有访问是什么——迄今为止相对昂贵的化学机器人。

我认为化学与人工智能机器人将在未来10年或15年实现民主化,”他说。除非有一些巨大的发展,我不认为共同的实验室将获得这一技术。”

这让LabMate。毫升数年的一个窗口可以有用,通过释放人类化学家关注其他实验室的任务,他说。的目标是没有找到一个代替一个化学家,但是开发一个工具,可以帮助化学家。”

格拉斯哥大学的李·克罗宁一直领导其他研究化学的机器人和机器学习²说,新的软件工具提供了一个纯粹的体力劳动之间的桥梁,化学家和全自动化学系统。通过与人类专家给结果具有可比性,这准备与机器人系统用户更快的,克罗宁说。从这个角度看,这是辉煌的。

克罗宁并不同意,然而,大多数实验室需要长时间等待化学反应优化机器人能够进行。我认为这将是在两年或三年,不是10或15个,”他说。