AI赋能化学研究：从“作坊模式”到“平台化模式”

在实验室里，一个博士研究生正在调试名为“小来”的机器化学家系统。这个系统的出现，让原本需要人类夜以继日才能完成的工作，在短短几天内就能完成。

AI的介入，让化学研究发生了翻天覆地的变化。从8天完成688次化学实验，到7天研究1000种催化配方，这种高效、精准的工作方式，让人类对化学的认知边界不断被突破。

“AI从一个研究领域变成了一类赋能技术。”中国科学院院士白春礼在香山科学会议的学术讨论会上表示，在化学领域，得益于AI的应用，化学反应预测与新化学物质的发现、化学试验的自动化与智能化等方面均取得了显著突破。

AI如何改变化学研究？如何进一步推进AI与化学的深度融合？这些问题引发了与会专家学者的热议。

AI让化学实验“大变身”

在AI的助力下，化学实验变得不再枯燥、危险和重复。机器人自动操作化学合成平台，甚至具备了观察、分析实验结果的能力。中国科学技术大学研发的机器化学家系统“小来”，可以完成文献读取、合成、表征、性能测试、机器学习模型建立和优化等全流程任务。

“小来”系统的运用，不仅加速了新材料的发现过程，还帮助科学家们在短时间内完成了大量复杂优化工作。例如，利用火星陨石制备出实用的产氧电催化剂，这种成果在过去需要花费数十年时间进行验证。

未来，AI还将助力人类探索出一条在地球外星系就地取材研制化学品的新路。而在眼前，已有研究单位利用高精准的预训练模型，从6000万个有机小分子的结构中筛选出符合冷却液不同性质和要求的目标分子，并成功完成这些分子的合成及实际产品的测试工作。

AI让科学研究迈向平台化模式

在AI的助力下，科学研究正迈向平台化模式。过去，化学研究依赖于经验和不断试错的方法，组织形式也往往是作坊模式。现在，AI将助力打造有效的理论、实验和文献工具平台，让科学家有工程思维、工程师有产品思维，打破实验室研究与产业化要求难以匹配的困境。

微观层面，AI在化学研究中的优势进一步显现。电子自旋、电荷密度、分子势能等与化学性质息息相关的参数，都变得可预测、可求解。这种能力不仅让科学家能够读懂现象、摸清规律，还能高效表达复杂的微观世界。

模型建构需“垂直发力”

虽然AI在化学研究中的应用前景广阔，但仍面临巨大挑战。一方面，化学数据的质量与可用性问题需要解决。另一方面，AI的化学知识储备也需要加强。

为此，AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作，为化学领域开发专用算法和模型，发展各类科学化学语言表征等基本能力，以构建更强大的模型。同时，建立自主可控、开放共享的基础大模型，开发针对化学复杂问题的专用AI算法等，也是当前亟待解决的问题。

总的来说，AI在化学领域的应用，正在从“作坊模式”迈向“平台化模式”，让化学研究变得更加高效、精准。未来，随着技术的不断进步，AI将为化学领域带来更多的创新和突破。