原子為字母分子為單詞,AI 正在用語言翻譯的規律預測化學反應

2020-12-12 DeepTech深科技

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近 50 年以來，科學家一直嘗試「教會」計算機化學知識，以便於幫助預測有機化學反應的結果。但是，由於有機化學反應過程非常複雜，所以相關的模擬既耗時又不夠準確。

把原子類比為字母，分子類比為詞語，IBM 的研究人員將那種常用於語言翻譯的 AI 軟體，用於有機化學領域。研究員 Teodoro Laino 表示，「除了將英語翻譯成德語或漢語的 AI 技術，我們同樣擁有與有機化學相關的 AI 技術。該技術學習成千上萬的有機化學反應，以及有機化學領域的基本結構，並由此預測可能的反應結果。」

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IBM 的這種新穎 AI 技術實際就是人工神經網絡。神經網絡是一種運算模型，由大量的神經元相互連接構成。神經元接受數據，並通過神經元的相互作用，解決問題（比如翻譯一個句子）。神經網絡會反覆調節神經元之間的聯繫，並最終找到解決問題的最佳模型，模擬人腦學習的過程。它通過類推的方式進行學習和推理，而有機化學家也是採用類似的方式進行研究工作。

小孩子學說話時，他們不知道語法知識，但仍然可以學會怎麼說。類似地，IBM 的 AI 軟體不會學習有機化學規則，但是仍然可以預測反應結果。如果 AI 軟體判斷一個化學反應可能有多個結果，那麼它就會根據可能性列出多個結果。

研究人員表示，該 AI 軟體的準確率可達 80%。截至目前，處理的最大分子包含了 150 個原子，理論上根據需要可以處理更大的分子。

未來，他們計劃通過雲空間服務將結果分享給所有人，並努力將準確率提高到 90% 甚至更高。而這需要更多針對於特定化學體系的有機化學模型。另外，在 AI 學習過程中，研究人員將會考慮溫度、溶劑、pH 等化學反應因素。不過，這需要對所有額外數據準確性的複查。

研究人員還表示，「AI 並不是萬能的，所以化學家仍需要繼續他們的工作。我們不是創新一個新工具，去取代化學家，而是為了幫助他們更好地開展工作。」

Laino 表示，合成藥物或其他複雜的有機化合物通常是比較難的，可能需要 30-40 個步驟。這就需要進行大量的工作，尋找最便捷的合成路線，以減少時間並提高產率。他們的 AI 技術就有望幫助化學家設計新的合成路線，由此加快新藥研發的進度。

該項研究成果發表於 12 月 4 日在加州長灘舉行的「神經信息處理系統」大會上。

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