近日，俄罗斯科学院泽林斯基有机化学研究所的Valentine P. Ananikov课题组在《Artificial Intelligence Chemistry》期刊上发表了题为“Top 20 influential AI-based technologies in chemistry”的文章。该文分析了数字化学的起始和成熟，特别强调了人工智能（AI）在化学科学预期的飞跃中的作用，将其带到下一个进化水平。文章选取并突出了20项基于AI的技术，这些技术正在重塑该领域，并强调了数字工具如机器学习、大数据、数字孪生、物联网（IoT）、机器人平台、化学过程的智能控制、虚拟现实和区块链等在化学研究方法、教育方法和工业实践中的应用。
一、背景介绍
文章首先介绍了数字技术在化学领域的融合，这些技术正在为研究方法、教育范式和工业实践开辟前所未有的路径。特别提到了机器学习、人工智能、物联网（IoT）和区块链等数字创新在化学科学中的作用。文章强调了机器学习（ML）方法在催化新概念发展中的作用，以及自动化实验室平台和高通量实验如何重新定义实验协议，实现精确、可重复的研究，并加速研究进程。
文章中提到的20种基于AI的化学技术，以及它们的简要描述：
1、AI驱动的药物发现：利用AI预测生物活性和优化候选药物，加速潜在药物的识别过程。
2、大数据和集成数据：整合和协调多样化的化学数据源，促进跨学科研究和全面数据分析。
3、自动化实验室平台：开发自动化实验室系统，以最小的人为干预进行实验，提高精确性和可重复性。
4、实验室仪器与物联网(IoT)的整合：实验室仪器连接到物联网，实现实时数据收集、监控和分析。
5、AI在光谱学和分析方法开发中的应用：AI应用改善复杂光谱数据的解释和新分析方法的开发。
6、区块链在化学供应链中的应用：使用区块链技术进行安全、透明的化学和材料供应链跟踪。
7、数字孪生：创建化学过程或系统的虚拟副本，用于模拟、监控和优化目的。
8、虚拟实验室和增强现实：数字平台和模拟软件增强教学并提供虚拟实验室体验。
9、自然语言处理(NLP)在化学空间中的应用：NLP工具用于从科学文献、专利和数据库中提取化学信息。
10、预测毒理学：计算模型预测化学物质的毒性，增强环境保护和化学制造安全。
11、AI在环境化学和可持续性中的应用：数字工具助力环境过程分析、污染控制和绿色化学发展。
12、机器学习在分子设计中的应用：应用ML算法预测分子属性，高效设计新化合物和材料。
13、智能控制：在化学过程和设备中实施智能控制系统，实现适应性和优化操作。
14、深度学习在结构-活性关系(SAR)中的应用：利用深度学习模型解读和预测化学结构与其生物活性之间的复杂关系。
15、AI驱动的高通量实验(HTE)：机器人和AI集成，进行多个并行实验的进行和分析，加速研究过程。
16、数字材料设计和材料信息学：数据驱动的方法发现和设计具有期望属性和应用的新材料。
17、数据驱动的化学反应优化：机器智能模型预测反应结果，优化条件，发现新的反应性。
18、自动化合成规划：AI工具协助规划和优化合成路线，减少实验尝试时间和资源。
19、化学信息学和化学数据分析：高级技术用于管理和解释大型化学数据集，增强对复杂关系的理解。
20、AI在量子化学和模拟中的应用：AI增强量子化学计算和分子模拟的准确性和效率。
二、图文解析
图1展示了人工智能如何协同各种多组学数据集（如表观遗传学、基因组学、蛋白质组学和代谢组学）来识别癌症研究中的治疗方法。这种整合有助于全面理解癌症生物学，并支持发现新的治疗策略。
图2是一个利用Particle Photon Wi-Fi物联网模块进行化学实验室远程监控和数据采集的云启用数据采集设置的示意图。该图展示了pH、温度和溢流传感器连接到云平台的情况。该设置用于实时监测化学反应和实验室条件，强调了通过物联网技术提高安全性、数据可靠性和操作效率。
图3展示了一个工业场景，实际工作站通过虚拟3D叠加显示安全参数，包括机器人的操作体积和速度，以及用户与机器人之间的最小距离。操作员通过混合现实头盔与数字孪生进行交互。
图4展示了大数据在化学毒理学中的演变和影响，强调了计算建模中的挑战和机遇。
图5展示了AI驱动的合成规划与机器人流动化学系统的集成。该图显示了规划合成路线、指定反应条件和通过模块化、可重构平台执行化学合成的自动化步骤。
图6提供了自主数据驱动有机合成的工作流程概览。该工作流程强调了数据在详细描述反应条件、纯化步骤和结果结果方面的关键作用，以实现持续改进和错误处理。
三、总结展望
文章总结了数字化学代表了化学研究的范式转变，利用计算能力、机器学习算法和大量数据来加速和完善发现过程。这种数字化方法提供了前所未有的预测能力、效率，并能够解决传统方法无法解决的复杂问题。文章强调了这些技术在化学领域的集体影响，并指出了它们在塑造研究优先级、行业实践和教育范式方面的关键作用，推动创新、可持续性和全球合作。尽管文章试图进行详细分析，但也承认可能存在的局限性，包括可能未能完全捕捉或准确预测数字化学和AI应用领域中的所有趋势。随着化学进入其数字化时代，这些主题在推动科学发现和技术进步的新领域中发挥着关键作用。
（来源：计算化学前沿）
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