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研究人員在控制室分析電催化機器實驗數(shù)據(jù)結(jié)果。張大崗/攝

自主閱讀海量文獻汲取前人智慧，制定實驗方案，在無人干預的情況下完成實驗全流程，思考出最優(yōu)解，創(chuàng)造新的化學品和材料。

這正是中國科學技術大學（以下簡稱中國科大）化學與材料科學學院教授羅毅、江俊團隊的作品。8年攻關，他們開發(fā)和集成移動機器人、智能化學工作站、智能操作系統(tǒng)、科學數(shù)據(jù)與模型庫，研制出全球首個“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的全流程機器化學家平臺”（以下簡稱機器化學家）。

研究論文發(fā)表于《國家科學評論》。審稿人評價，該成果的“機器人系統(tǒng)、工作站和智能化學大腦都是最先進的”，“將對化學科學產(chǎn)生巨大影響”。

“這主要得益于中國科大多學科交叉的背景，促使不同學科的科研人員會集在一起做一件事。我們的目標是建成機器化學家大科學裝置，解放化學家雙手，加快新化學品和新材料的研發(fā)創(chuàng)制?！苯∠颉吨袊茖W報》介紹。

日前，羅毅、江俊團隊獲得了2022年中國科學院年度團隊稱號。

“最強化學大腦”引領化學研究智能化

提及為何會研發(fā)機器化學家，江俊自嘲是因為手笨。早在2003年，還在中國科學院上海技術物理研究所攻讀碩博連讀學位的江俊經(jīng)常要做實驗。“但是我的手特別笨，所以做實驗失敗是常有的事?！苯≌f，后來他師從羅毅教授，專攻理論化學研究。

在做理論研究中，江俊發(fā)現(xiàn)中國人在學術上非?！氨粍印薄！拔覀冏隽舜罅垦芯抗ぷ?，最終成果發(fā)表在外文期刊上。但引用這些論文數(shù)據(jù)時還得花錢買，并且只有訪問權，不允許大量下載。”江俊認為，“我們應該做中國人自己的材料數(shù)據(jù)庫?！?/span>

物理學家狄拉克說“公式都是優(yōu)美的”，底層規(guī)則是非常清晰和簡單的。但是一旦將理論應用到實踐中，解答其方程的復雜度往往高到無法想象，人類無法計算求解。因此，由于算力和人類思考能力的局限，理論和實踐常處于“脫節(jié)”狀態(tài)。這種長期“脫節(jié)”，帶來了傳統(tǒng)化學研究的最大“痛點”——科研人員主要依賴于“窮舉”“試錯”的手段創(chuàng)制新物質(zhì)，導致實驗成本高、周期跨度長；隨著化學研究對象日益復雜化、高維化，面對龐大的化學空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優(yōu)，無法進行全局探索。

逐漸興起并快速迭代進化的大數(shù)據(jù)與人工智能技術為解決這些難題提供了新的機遇。羅毅、江俊及其團隊提出了“機器化學家”的概念，并開展相關科研工作。從2014年到2022年，他們攻堅克難，成功研制出機器化學家。

機器化學家由“化學大腦”、機器人實驗員和智能化學工作站三部分組成。其中最核心的“化學大腦”通過分析大量化學實驗和理論數(shù)據(jù)建立知識圖譜，實現(xiàn)了閱讀理解文獻、設計化學實驗、自主優(yōu)化方案，并配備了人機交互的操作系統(tǒng)，便于“無編程基礎”的科研用戶使用。機器人實驗員和16個智能化學工作站之間能進行數(shù)據(jù)交換和互動，精準配合執(zhí)行化學實驗。

以研制潛力巨大的高熵化合物催化劑為例，江俊展示了機器化學家的“絕技”：閱讀1.6萬篇論文，自主遴選出5種非貴金屬元素，融合2萬組理論計算數(shù)據(jù)和200組全流程機器實驗數(shù)據(jù)，建立了理實交融的智能模型，從55萬種可能的金屬配比中找出最優(yōu)的高熵催化劑。將傳統(tǒng)需要消耗大量人力、物力、時間等的“炒菜式”遍歷搜索所需的1400年，縮短為5周。

業(yè)內(nèi)專家認為，機器化學家的研究工作脫離了傳統(tǒng)試錯研究范式的限制，展現(xiàn)出“最強化學大腦”指導的智能新范式的巨大優(yōu)勢，引領化學研究朝著知識理解數(shù)字化、實驗操作指令化、材料創(chuàng)制模板化的未來趨勢前進，確立了我國在智能化學創(chuàng)新領域的全球領跑地位。

從不“擺爛”、從不應付交差

如此“聰慧”的機器化學家，其研發(fā)團隊成員近30人，多數(shù)是“90后”“95后”。他們分工明確，配合默契。

化學實驗經(jīng)驗豐富的朱青等人負責實驗方案設計，并對機器人實驗員的操作質(zhì)量進行評估；黃炎等人負責理論模型的計算；張百成編寫程序，讓機器人讀論文、提出科學假設、形成實驗報告和方案；肖恒宇和趙路遠等主攻系統(tǒng)整體軟件架構(gòu)以及各個化學工作站的軟硬件開發(fā)；自動化系的尚偉偉、張飛團隊負責研制機器人。

“研發(fā)中的一個難點在于實現(xiàn)機器人對化學實驗操作的精準模仿?！苯≌f，人可以自然而然或是通過訓練做出很多動作，但是機器人做不到。為解決該難題，尚偉偉與張飛把科研人員做實驗的各種動作拍成視頻，然后一點點分解，最終實現(xiàn)精準模仿。

另一個難點在于改造智能化學工作站。很多傳統(tǒng)的化學工作站與機器人之間并不具備遠程通信互動的功能，這就要求團隊自主開發(fā)。

趙路遠和師弟曹嘉祺在編寫固體進樣儀器的驅(qū)動程序時，由于信息掌握不充分，無法準確理解并調(diào)用儀器接口。他們多次聯(lián)系國外儀器廠商和代理商，但得到的回應都是“無可奉告”“商業(yè)機密”。于是，他們決定自力更生。

“當時，我們用3個星期，重復做了3000次發(fā)送信號、等待反饋、記錄響應的實驗，逐步逆向試出底層控制邏輯，成功實現(xiàn)了對機器人的遠程控制。”趙路遠說，令她自豪的是，后來國外儀器廠商主動聯(lián)系，想購買他們研發(fā)的驅(qū)動程序。

2021年12月2日，機器化學家迎來第一次“大考”——系統(tǒng)整體試運行。團隊成員信心滿滿，結(jié)果不盡如人意?！盎瘜W設備單獨運行時是正常的，但參與到系統(tǒng)聯(lián)調(diào)時卻無法使用?！毙ず阌钫f，團隊成員通宵達旦排查原因，仍無頭緒。

肖恒宇想到化學設備和機械臂均使用了紅外探測設備，可能會互相干擾。于是，他將機械臂換一個朝向，解決了問題。

在之后的開發(fā)調(diào)試中，不同領域的儀器設備、不同系統(tǒng)的程序通信間，都出現(xiàn)了類似的磨合難題，團隊運用交叉學科思維，將它們逐一解決。

面對的問題越復雜，就越考驗跨學科的思考能力。令江俊欣慰的是，團隊成員在面臨技術難題時，從不“擺爛”，從不應付交差。一個方案受挫，他們集智攻關，敢于突破，大膽創(chuàng)新，反復測試，在挫折和失敗中汲取經(jīng)驗。

計劃3至5年建成機器化學家大科學裝置

人們一般通過“望聞問切”就可以了解實驗進展情況，比如奇怪的味道、不同的顏色，但機器人不能實時判斷出這些變化。這也是江俊團隊正在攻克的難題——用現(xiàn)代化手段賦予機器人物質(zhì)級別的感知能力。

何謂物質(zhì)級別感知能力？“簡單來說，就是增強機器人攝像頭‘本領’——既有紅外視覺又有可見光視覺，使機器人可以識別出顏色變化。此外，還可以加上光譜。科研人員根據(jù)光譜變化，進而了解實驗中微觀物質(zhì)演化情況。”江俊解釋。

未來，江俊希望能建成一個機器化學家大科學裝置，在一整棟大樓里，布置上百個機器人、上千個智能化學工作站。一邊，全國的化學家、材料學家只需在網(wǎng)上提交自己的任務；另一邊，團隊成員通過智能操作系統(tǒng)分時安排機器人完成任務，最后將方案反饋給科學家們。

基于這樣一個大平臺，不僅可以讓各個課題組的實驗數(shù)據(jù)交匯、共享，產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，自動提煉出數(shù)字化的知識圖譜和人工智能的模型，進而指導機器人自動優(yōu)化產(chǎn)生更好、更高效率的化學品或新材料，而且在完成各個實驗的過程中，機器人通過與科研人員互動，默默學習人類的操作邏輯、思維模式，在若干年之后，有望變成一個真正智能、創(chuàng)造力比肩大學教授的機器化學家。

“我們希望爭取到國家的支持，在2至3年內(nèi)建成擁有幾十個機器人的小型裝置，3至5年后建成一個大科學裝置。在這期間，我們還要不斷訓練機器人和智能化學通用模型?！苯∫?guī)劃著未來的研究藍圖。他們的最終目標是改變傳統(tǒng)化學研究范式，解放化學家雙手。

近年來，各種交叉學科、各種新技術層出不窮，似乎各種知識都要抓緊學習。對此，結(jié)合自己的研究經(jīng)歷和體會，江俊建議青年學者首先保證“基礎寬而厚實”，其次要“涉獵廣泛”。

“從研發(fā)機器化學家這套系統(tǒng)來看，我發(fā)現(xiàn)底層的物理化學規(guī)則最重要。所以剛開始不要著急，先把本專業(yè)知識點學扎實、邏輯理清楚，然后適時地把其他專業(yè)內(nèi)容嫁接過來?！币虼耍≌J為青年學者既要用開放式思維做交叉科學，又要保證精通自己的專業(yè)。此外，他建議，一定要相信年輕人，讓他們嘗試富有挑戰(zhàn)性的大課題。

《中國科學報》 (2023-05-16 第1版 要聞)

https://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2023/5/374469.shtm