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IBM研发人员:用翻译算法预测化学反应

把有机化学分子的组合想成是一个个单词组成的文章,用人工智能(AI)算法进行化学反应预测的方法被研究开发。(MIT Technology Review12月6日)

总结的说,AI首先通过学习39.5万个化学反应后,然后通过自带算法软件预测未知的化学反应。实际上,通过这个系统对专利data base中的反应进行预测,结果是该系统的正确率达到了80.3%并且比其他的所有方法的精度要高6%。

该结果的特征是运用了机械翻译经常使用的neural network,也就是说把化学反应像语言一样进行处理了。具体来说,AI主要抓住以下三块内容

  1. 运用能预测合成化学中正确反应的SMILES字符串来编辑描述
  2. 分子结构的倾向
  3. 原料,反应试剂的反应部位

这也是我们人类在学习有机化学时候需要重点学习思考的三块内容,听起来有点可怕啊。

据说今后的展望或者说目标有

  • 正确率提高到90%以上
  • 根据有机合成化学领域分类进行反应预测的最佳化。
  • 除了在系统中导入化学结构以外,同时引入温度,溶剂,pH等factor进行预测。
  • 不仅仅以专利数据库为data base,继续增加其他数据库,让AI学习更多的有机化学反应。
  • 从business的观点出发,开发成云服务,让任何需要的人都可以使用。

另外,在反应预测,反应路线选择上,AI并不是独立的,也需要化学家的follow up,开发这个系统的目的不是让AI取代人类,而是帮助化学家们更效率的进行反应合成-来自研发人员的comment。

最近人工智能(AI)这个话题在国内非常火,个人认为如果该系统能够引入Scifinder跟Reaxys的反应数据库的话,那可能就能网罗几乎所有的现有反应。然而另一方面,如果最后完全依靠AI去进行反应路线预测的话,那么我们人类可能就不会太努力去学习新反应方法学的开发,合成等,可能对学生的学习欲望,知识储备会有反效应,这种双刃剑如何能够正面应用,在以后肯定会成为一个社会问题-个人观点。

 

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