IBM试图简化机器人的化学反应

国际计算巨头IBM的研究人员表示，他们已经将人工智能工具和云技术结合起来，使具有最少机器人知识的人能够进行自动化化学操作。特奥多罗会在瑞士苏黎世的IBM公司，他和同事们使用了一个化学过程的数据集RXN神经网络并将其与基于云的自动合成机控制集成。的RoboRXN原则上，该系统可以让研究人员在任何地方远程请求机器人做出反应。

IBM的评论说:“我们基本上是将全球用户连接到我们的IBM中央化学平台，允许他们运行我们的人工智能模型，甚至在机器人上运行食谱。马特奥马尼卡省．“这就是RoboRXN背后的愿景——把一个化学实验室带到你的家里。”

在8月26日的现场演示中，RoboRXN选择了一条生产路线3-bromobenzylamine是3000个分子中的一个该公司此前曾被确定为潜在的COVID-19治疗候选药物．RoboRXN发现了一种合成还原途径3-bromobenzonitrile使用氢化铝锂并制作指令告诉液体处理机器人做准备工作。莱诺解释说:“即使是在实验室里由人做的事情，在技术上也具有挑战性，因为他们使用的试剂实际上对水分非常敏感。”机器人在过滤之前用盐水淬灭还原物，并用LC-MS分析溶液。不到一个小时，RoboRXN就制造出了3-溴苄胺。莱诺说:“有了RoboRXN，你再也不需要待在实验室里了manbetx手机客户端3.0．

IBM声称其RXN工具用于retrosynthesis而且反应的预测在反应预测方面优于所有数据驱动模型，选择正确结果的准确率为90%。IBM研究人员通过从专利文本中提取化学信息来建立反应数据集使用一种基于自然语言处理的人工智能技术的方法，他们称之为分子变压器．“第一项任务是理解计算机从文本中提取的反应——这些反应很可能是不正确的，”莱诺说。

因此，IBM的方法训练RXN的神经网络评估它对其他已学习到的反应，并忘记那些异常的反应。在此过程中，研究人员将最初的900万项专利数据集减少到目前的300万项专利数据集。Laino解释说:“对于建立更可靠、性能更好的反应预测模型、反合成模型和反应过程模型，数据的清理当然很重要。”这确实是一项全面的努力。

人工智能的力量

利用这些信息，RoboRXN产生所需的精确合成步骤序列，以及对所提取细节的信心程度。莱诺说:“但你可以随意改变推荐的东西。”莱诺说，这有助于优化化学反应manbetx手机客户端3.0．他说:“你可以开始尝试把你的反应转向最高收益。”“这只是顶部的优化，它可以由算法驱动。”

莱诺指出，目前很少有其他媒体报道的计算化学系统如此大量地使用神经网络。他提到了Chematica，这是一种计算机辅助的反合成工具，由韩国蔚山国家科学技术研究所和波兰科学院的Bartosz Grzybowski团队开发，现在为默克公司所有．Chematica“是一个基于规则的系统，人们投入了20年的时间和大量的人力资源”。“基于规则的系统是不可持续的，”莱诺断言。“RoboRXN会自动回顾文献并检查其一致性。”

Cheminformatics顾问温迪WarrRoboRXN的关键进步是三种独立技术的融合:人工智能、机器人和云。瓦尔说:“如果化学家要远程进行反应，就需要云。”如果这能奏效，那将是一个非常强大的组合。她强调，RoboRXN可能仍然需要大量人工干预来准备实验中使用的材料和设置机器人。对于Warr来说，一个切实进步的里程碑将是“一个真正的化学家”在“一个有信誉的期刊”上发表文章的那一天。

Laino强调，RoboRXN的云计算元素的重要发展“可能距离有机合成还有数光年，但将成为未来自动化化学实验室的关键技术推手”。