和機器化學家一樣年輕的，是研發(fā)團隊——其成員以朝氣蓬勃的“90后”“95后”為主。

“這群年輕人做出的東西比我想象的好得多，每一步的研究結果都超出預期。”羅毅說。

例如，在早期的數據采集工作中，還是中國科大少年班學院本科生的肖恒宇、霍姚遠、馮超就表現出超強的研發(fā)能力。

剛開始，羅毅、江俊定期開討論會，為學生們提供指導。但在討論會上，他倆發(fā)現很多時候根本插不上話。之后經常出現的場面是，學生熱火朝天地討論，老師在一旁安靜地聽、欣慰地看。

“不得不承認，信息科學時代，年輕人比我們的感覺更敏銳、理解力更強，他們的思維方式早就‘數字化’了?！庇谑?，羅毅與江俊達成一致——把最重要、最困難的事情交給年輕人去做。

結果證明，他們的決定是對的。

在機器化學家創(chuàng)建中，除了搭建數據庫外，肖恒宇還自學計算機軟件，開發(fā)出操作系統(tǒng)1.0版本。該操作系統(tǒng)既符合化學實驗的操作習慣，又能發(fā)揮機器人的自動化優(yōu)勢，還能嵌入智能模型。

近期，肖恒宇又將操作系統(tǒng)升級到2.0版本，實現了硬件即插即用、模型普適遷移和操作云端共享。

專業(yè)工程師看了該架構都驚嘆不已：“類似的框架只在西門子智能實驗室看到過，只有經驗豐富的工程師團隊花費很高成本才能開發(fā)出來?！?/p>

人工智能領域有一句話：有多少智能，背后就有多少人工。

培育“化學大腦”最重要的是賦予計算機理解物質的能力。當時，正在讀碩士研究生的張百成，沒日沒夜地標注了幾個星期，文獻讀得頭昏腦漲，但完成的工作量微乎其微。

后來他改變“打法”，找了多位有專業(yè)背景的同學聯合作戰(zhàn)。他們一起構建化學詞典、整理反應數據，很快設計出第一代文獻閱讀系統(tǒng)，得到了第一批高質量的標記數據。

“95后”趙路遠結合本科學的電子工程知識，主攻化學工作站改造。她記得，與師弟曹嘉祺一起編寫固體進樣儀器的驅動程序時，由于信息掌握不充分，無法準確理解并調用儀器接口。他們多次咨詢國外廠商和代理商，得到的回應都是“無可奉告”“商業(yè)機密”。

“后來，我們花了3個星期，重復做了3000次發(fā)送信號、等待反饋和記錄響應實驗，逐步逆向試出底層控制邏輯，成功實現了對機器人的遠程控制?！壁w路遠說，國外廠商反過來主動聯系他們，想購買他們研發(fā)的驅動程序。

類似這樣的事，在機器化學家項目攻關中并不鮮見。

令江俊欣慰的是，這群年輕人從不以專業(yè)限制自己，而是主動學習、迎難而上，想方設法解決問題。

眼下，這群學生已成為實驗室的骨干，各有各的絕活兒。其中，肖恒宇正在設計集中式大規(guī)模機器科學家平臺，張百成在賦予機器人譜學智能，趙路遠在探索適配產業(yè)應用的化學工作站。

表現：科研能力超強

數千年來，人類在化學領域不斷解鎖物質世界的奧秘，制造出許多令人驚嘆的物品和材料。

然而，化學又是一門需要一點“運氣”的學科。能產生反應的物質有很多，不同的量會帶來不同的結果。更關鍵的是，反應釜完全是個“黑箱”，里面會發(fā)生什么、過程如何，在很多情況下是無法計算和計量的。

因此，在化學領域總有一些“無心插柳”的成果，也有一些“徒勞無功”的無奈。得到想要的結果，可能需要很長的時間。

機器化學家的誕生有望改變這一狀況。

江俊介紹，機器化學家通過機器人精準的自動化操作能力，可以“不知疲倦”地執(zhí)行任務。與此同時，“化學大腦”同步進行量子化學仿真模擬，再融合理論大數據和實驗小數據產生具有預測能力的人工智能模型，最終得到算法預測、驗證全局最優(yōu)的實驗配方。

正是這種理實交融的研究范式，能夠從數百萬種可能的配方中迅速識別最佳組合，極大加速了新物質的發(fā)現過程。

江俊以創(chuàng)制“高熵非貴金屬產氧催化劑”為例，展示機器化學家的超強能力。

高熵材料具有高混亂、高無序、高復雜度的特點，能提高能源電池的穩(wěn)定性，對新能源發(fā)展非常重要。如果按照以往的方法，科研人員要從29種非貴金屬元素中選出5種進行超過55萬種配比組合，“試錯”研究可能需要1400年。

而機器化學家通過閱讀1.6萬篇催化論文，自主遴選出5種非貴金屬元素，并融合2.5萬組理論計算數據和207組全流程機器實驗數據，建立并優(yōu)化預測模型，將創(chuàng)制周期縮短為5個星期。

體現機器化學家強大科研能力的，還有一項基于火星隕石的催化劑研究。

一直以來，火星移民是人類的夢想。實現這一夢想，首先要解決火星大氣中氧氣缺乏的難題。

就在前不久，機器化學家利用火星隕石成功創(chuàng)制出實用的產氧電催化劑。該成果在《自然-合成》發(fā)表后，引發(fā)了很大反響。《自然》網站相關文章認為，此項研究“為火星探測和地外文明探索提供了新的技術手段”。

江俊介紹，如果用人工方式做實驗，以5種不同的火星礦石作為原料，有超過376萬個配方的排列組合。按每個實驗驗證至少5小時計算，找到最佳配方可能需要2000年。而機器化學家只用了5個星期就做完了實驗。給出的優(yōu)化后催化劑配方，可以提供足夠的氧氣。

江俊等人親切地把機器化學家命名為“小來”，意味著開啟未來物質科學探索的新紀元。它與人類智慧的結合將創(chuàng)建物質科學全新的可能，引領人類在星辰大海中不斷拓寬知識的邊界。

江俊在機器化學家實驗室里調試操作指令。張大崗 攝

目標：數據與智能驅動的化學研究新范式

放眼全球，在機器化學家領域，目前只有英國格拉斯哥大學和中國科大實現了自動化文獻閱讀功能、英國利物浦大學和中國科大實現了機器人可移動性。最為重要的是，國外同行研發(fā)的同類產品均未實現文獻調研、合成、表征、測試、數據處理全流程，可進行的研究類型較為單一，離智能化尚有差距。

“這說明我國的機器化學家研發(fā)與國際同行處于并跑階段，并在某些方面具有領跑優(yōu)勢，發(fā)展?jié)摿薮蟆！苯≌f。

從機器化學家的成功經驗看，羅毅認為，未來可以將科學工程化，把優(yōu)秀科研人員聚集在一起，以機器為載體，以數據為要素，做有組織的科研。

羅毅表示，他們的目標是迅速擴大機器化學家這一技術平臺的規(guī)模，增強其能力，建成世界上最好的“化學醫(yī)院”。

“我們希望可以擴大平臺規(guī)模、多地聯動，建成不同形態(tài)的智能機器人，比如天上飛的、地上跑的、桌面微操作的機器人，日均完成萬次以上化學實驗操作，滿足航空航天、醫(yī)療衛(wèi)生、材料科學、化工原料、生物醫(yī)藥等領域的研發(fā)需求?！?/p>

目前，研發(fā)團隊正在賦予機器人對化學過程的感知、預判能力。“比如，賦予機器人譜學智能。以前是訓練機器人如何做實驗，現在希望機器人通過譜學智能直接看到微觀世界的變化，這樣就能夠更快地預判化學變化，超越人對實驗的理解?！绷_毅說。

羅毅期待更多科研人員將重要的科學問題放到機器化學家這個平臺上，以提高科研效率、產出更多新成果。

“我們處在一個技術快速迭代的時代，要主動擁抱新技術，以積極開放的心態(tài)迎接世界的變化?！绷_毅這樣闡述團隊的終極目標：創(chuàng)造出具備創(chuàng)造力的智能化學家，及早形成數據與智能驅動的化學研究新范式。（記者王敏）

責任編輯：魏敏