人工智能指导机器人平台实现分子制造自动化

　　为测试系统性能，研究人员在新系统中合成了15种不同的药物小分子。这些小分子的合成复杂性各不相同，最简单的合成过程需要两个小时，而复杂的合成过程需要的时间约68个小时。Jamison教授说：“系统对多样性化学反应的适应性让我非常满意。新系统处理了大约30种不同的反应，而之前的连续流系统只能处理大约12种反应。”Coley补充说：“我们在努力缩小系统性能与实际需求之间的差距。下一代系统或许能让科学家们将精力更多地集中于创新性工作之中。”

　　据techxplore.com网站8月9日报道，美国麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一种新系统，可以在人工智能的指导下，利用机器人平台提供的动力，机器人示教器维修，伺服电机维修，制造可用于医药、太阳能技术和聚合物的小分子。相关成果发布于《科学》杂志。研究人员Klavs F. Jensen教授和Timothy F. Jamison教授认为，新系统可以将化学家们从繁重的事务性任务中解放出来，并且使新化合物更具多样性。Jensen说：“这项技术可以帮助科学家们省去分子构建过程中所有的乏味部分，例如寻找潜在的反应途径、筛选构建新分子的构筑块等。新系统有望给研究人员发现新反应带来前所未有的灵感。”

　　在系统流程的最后一步中，配方被加载进入机器人平台，机器人操作臂将模块式反应器、分离器和其他处理单元等组装成连续的合成路径进行反应。研究人员Dale A. Thomas III说：“你只需装上试剂，然后按下go键就能生成感兴趣的分子了。反应结束后，系统会进行自动冲洗，为你的下一组反应做好准备。”与去年研究人员提出的连续流系统不同，新系统不必在每次合成反应结束后都进行手动配置，整个过程完全由机器人平台完成。Jensen教授说：“这使我们能够自主地对大量分子进行排序，并在系统中生成分子库。”

　　机器人平台的设计尺寸约为两立方米，整体结构比较简单。Thomas解释说：“机械臂使我们能够轻松地操控流体路径，FANUC机器人维修，这在减少流程模块数量和复杂性的同时，又增加了分子的复杂性。由此研究人员们能够添加额外的反应步骤，进而扩大在相对较小的系统面积内可完成的反应集。”

　　新系统的工作流程主要包括3个步骤：首先，人工智能指导下的软件提出合成分子的路线；接着，化学家们对拟定的路线进行审查并微调为化学“配方”；最后，配方发送到机器人平台，由平台执行合成反应。研究人员Connor W. Coley及其同事已经花了将近3年的时间来开发可用于化学合成反应的开源软件套件。软件的核心是若干神经网络模型，研究人员利用Reaxys和美国专利商标局数据库中已经存在的数百万种化学反应对其进行了训练。训练完成之后，子锐机器人维修，软件可以根据训练数据来确定反应的转变和条件是否适合构筑新的化合物。Coley说：“它可以帮助你作出使用何种中间体或起始原料的决策，然后比较详细地分析反应可能需要的条件，www.zr-fanuc.com，并预测反应能否成功。这个软件的关键优势在于，它不仅能为已知的分子或反应提供建议，还能推广到不为人知的新分子。”当然，经验丰富的化学家们对软件生成的合成路线的审核也非常关键——有时候他们需要通过实验室小试为目标分子的成功合成建立更完整的配方。Jamison教授说：“Coley等从人工智能中获取了灵感，并将其转化为可执行的配方文件。传统的文献查阅既无法提供足够的信息，又无法在自动化系统上直接实现灵感到执行的操作。”

　　新系统在人工智能指导下，由机器人平台提供动力，向着小分子生产自动化更近一步。