从一年缩短到几周！加速化学反应，AI的“杀手锏”是？

药明康德AI/报道

化学领域并没有被AI浪潮排除在外。早前，谷歌与DeepMind的研究就利用了机器学习的方法来预测化学分子的性质。最新的研究发现，机器学习也可以从热学角度帮助化学家更快更好地识别化学反应。

这项最新的研究是由纽约大学工程学院的研究者完成的。结合人工神经网络和红外热成像，AI系统可以帮助化学家控制和解读化学反应。这种方法比现有的方法更快速精准，也更节约化学原料。

图片来源：Pixabay

此项研究的负责人，纽约大学化学和生物分子工程助理教授Ryan Hartman博士一直都致力于实现可以在化学反应中更节省原料的技术。他去年就研发出了一款微型化学反应器，只需要几滴液体，就足以让化学家研究化学反应的过程和结果产物。这样的技术将加速新药研发的过程，减少浪费和污染，保证化学研究的安全。

Hartman博士今年的研究则更进一步，他在最新的研究中结合了红外热成像和有监督机器学习，用AI算法帮助化学家通过反应发生的温度，来控制和研究化学反应。红外热成像是使用红外线来探测物体温度，并在图片中用不同颜色指示对应位置温度的技术。这样的技术可以在不接触目标物体的情况下测量出对象的温度。在高人流的公共场所、检验检疫机构都有广泛使用基于红外线技术的测温仪。

Hartman博士和他的团队利用一个全新设计的微型反应装置来进行化学反应的试验。在试验中，由红外热成像技术提供的温度图片就是AI学习的基础资料。通过大量的学习后，AI可以掌握各种化学反应中溶液的温度变化规律，而这些微妙的温度变化在传统的化学研究中并不容易让人掌握，更难以被细致分析。相较于人，AI可以更好地基于温度变化了解化学反应发生的进程，并且控制化学反应所需的成分和容器。数据显示，新设计的AI提升了化学反应装置的电路效率，其中上升时间（rise time）有21%的提升，安定时间（settling time）有92%的提升。在工业应用中，使用新方法筛选溶液和催化剂可以把时间从原来的一年压缩到只有数周。

▲微型反应装置和热力控制系统（图片来源：《Computers & Chemical Engineering》论文截图）

同时，由于热红外成像的精准度，AI具有辨识小规模化学反应的能力，并通过温度变化解读化学实验的进程和结果。若没有AI帮助，化学家在同等微型化学实验中能得到的数据会少很多。

在化学产业中，这样的系统将可以运用在各种规模的公司中，为企业提供一个浪费更少、节能更多的生产和试验方式。在研究领域，新AI技术的运用也可以让化学家在使用很少量化学产品的情况下观测化学反应的过程和结果。其精确性不但可以减少科研的成本，还可以大大缩短科研的时间进程。推动化学领域加速发展。

参考资料：

[1] NYU Researchers Pioneer Machine Learning to Speed Chemical Discoveries, Reduce Waste. Retrieved Dec 17, 2018 from https://www.prnewswire.com/news-releases/nyu-researchers-pioneer-machine-learning-to-speed-chemical-discoveries-reduce-waste-300765265.html

[2] Rizkin, et al., (2018). Artificial neural network control of thermoelectrically-cooled microfluidics using computer vision based on IR thermography. Computers & Chemical Engineering, https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2018.11.016

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