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在中國(guó)科學(xué)院“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的化學(xué)、材料和生物科學(xué)的機(jī)器科學(xué)家”青年團(tuán)隊(duì)計(jì)劃和國(guó)家自然科學(xué)基金委項(xiàng)目（批準(zhǔn)號(hào)：22025304, 22033007)的資助下，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院羅毅、江俊教授團(tuán)隊(duì)與自動(dòng)化系尚偉偉等合作，通過(guò)開發(fā)和集成移動(dòng)機(jī)器人、化學(xué)工作站、智能操作系統(tǒng)、科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，研制出數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)的全流程機(jī)器化學(xué)家（圖1，視頻鏈接：https://faculty.ustc.edu.cn/jiangjun1/en/zdylm/661330/list/index.htm）。相關(guān)研究成果于2022年9月發(fā)表在《國(guó)家科學(xué)評(píng)論》（Natl. Sci. Rev.）上。文章鏈接：https://academic.oup.com/nsr/advance-article/doi/10.1093/nsr/nwac190/6694008。

圖1 全球首個(gè)數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)的全流程機(jī)器化學(xué)家

化學(xué)研究的對(duì)象日益復(fù)雜化、高維化，傳統(tǒng)的研究范式主要是依賴于“窮舉”、“試錯(cuò)”的手段。面對(duì)龐大的化學(xué)空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優(yōu)，無(wú)法進(jìn)行全局探索。中科大機(jī)器化學(xué)家平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)與智能模型雙驅(qū)動(dòng)下的化學(xué)合成-表征-測(cè)試全流程開發(fā)，在軟硬件方面已全面超過(guò)歐美同類裝置，作為唯一裝載了計(jì)算大腦、理論模型和開放式操作系統(tǒng)的智能平臺(tái)，它具有更強(qiáng)的化學(xué)智能和廣泛的化學(xué)品開發(fā)能力，目前已涵蓋光催化與電催化材料、發(fā)光分子、光學(xué)薄膜材料等，且適用范圍將隨平臺(tái)升級(jí)和拓展繼續(xù)擴(kuò)大。

該平臺(tái)可采用機(jī)器智能去查找和閱讀文獻(xiàn)，從海量研究數(shù)據(jù)中汲取專家經(jīng)驗(yàn)，在前人知識(shí)與數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提出科學(xué)假說(shuō)并制定實(shí)驗(yàn)方案；調(diào)度2臺(tái)移動(dòng)機(jī)器人和15個(gè)自主開發(fā)的智能化學(xué)工作站，完成高通量合成、表征、測(cè)試的化學(xué)實(shí)驗(yàn)全流程（圖2）；通過(guò)配套的后臺(tái)操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、處理、分析和可視化，并裝載了云端數(shù)據(jù)庫(kù)，可實(shí)時(shí)調(diào)用和更新數(shù)據(jù)庫(kù)信息；獨(dú)有的計(jì)算大腦通過(guò)調(diào)用物理模型、理論計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯優(yōu)化，讓智能模型融入底層的理論規(guī)律與復(fù)雜的化學(xué)實(shí)驗(yàn)演化，使得機(jī)器科學(xué)家更加理解化學(xué)，更加擅長(zhǎng)化學(xué)創(chuàng)造。

圖2 移動(dòng)機(jī)器人和智能工作站完成高通量合成、表征、測(cè)試的化學(xué)實(shí)驗(yàn)全流程

以潛力巨大的高熵化合物催化劑為例（圖3），其多種元素的高度無(wú)序混合帶來(lái)了高穩(wěn)定性，也給人工試驗(yàn)找出最優(yōu)配比帶來(lái)了極大挑戰(zhàn)。獲得最優(yōu)配方需要遍歷測(cè)試極其龐大的化學(xué)配比組合，目前僅限于對(duì)最多3種金屬組合進(jìn)行優(yōu)化。而機(jī)器化學(xué)家發(fā)揮其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和智能優(yōu)化的優(yōu)勢(shì)，智能閱讀16000篇論文并自主遴選出5種非貴金屬元素，融合2萬(wàn)組理論計(jì)算數(shù)據(jù)和207組全流程機(jī)器實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立了理實(shí)交融的智能模型，指導(dǎo)貝葉斯優(yōu)化程序從55萬(wàn)種可能的金屬配比中找出最優(yōu)的高熵催化劑，將傳統(tǒng)“炒菜式”遍歷搜索所需的1400年縮短為5周。

圖3機(jī)器化學(xué)家平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高熵非貴金屬析氧反應(yīng)催化劑的高效創(chuàng)制

國(guó)際審稿人評(píng)價(jià)該成果的“機(jī)器人系統(tǒng)、工作站和智能化學(xué)大腦都是最先進(jìn)的”，“將對(duì)化學(xué)科學(xué)產(chǎn)生巨大影響”。該工作脫離了傳統(tǒng)試錯(cuò)研究范式的限制，展現(xiàn)了“最強(qiáng)化學(xué)大腦”指導(dǎo)的智能新范式的巨大優(yōu)勢(shì)，引領(lǐng)化學(xué)研究朝著知識(shí)理解數(shù)字化、操作指令化、創(chuàng)制模板化的未來(lái)趨勢(shì)前進(jìn)，確立了我國(guó)在智能化學(xué)創(chuàng)新領(lǐng)域的全球領(lǐng)跑地位。

附：相關(guān)文獻(xiàn)參見(jiàn)

Qing Zhu, Fei Zhang, Yan Huang, Hengyu Xiao, LuYuan Zhao, XuChun Zhang, Tao Song, XinSheng Tang, Xiang Li, Guo He, BaoChen Chong, JunYi Zhou, YiHan Zhang, Baicheng Zhang, JiaQi Cao, Man Luo, Song Wang, GuiLin Ye, WanJun Zhang, Xin Chen, Shuang Cong, Donglai Zhou, Huirong Li, Jialei Li, Gang Zou, WeiWei Shang*, Jun Jiang*, Yi Luo*, An all-round AI-Chemist with scientific mind.Natl. Sci. Rev.2022,doi: 10.1093/nsr/nwac190.

（化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院、合肥微尺度物質(zhì)科學(xué)國(guó)家研究中心、科研部）