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《Nature》刊登人工智能在化学合成中的应用研究成果
文章来源:未知     点击数: 次     更新时间:2018-04-13 10:45

 逆合成分析法是当今有机合成化学的重要手段之一,这种方法揭示了如何将所需分子分解为更简单的化学构建块,然后化学家可以采取必要的反应步骤,用这些简单的结构单元制备所需的分子,用于制造药物和其他产品。然而传统的计算机辅助方式合成速度仍然较慢,且提供的分子质量参差不齐。人类还是需要手动搜索化学反应数据库,来找到制造分子的最佳方法。

 

传统逆合成分析法示意图

 

据悉,为了解决这一问题,Waller教授团队使用蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search,MCTS)和与指导搜索的扩展策略网络以及筛选网络相结合,形成了一种新的人工智能算法。来预测那些并未包含在训练数据集中的小分子合成路线。

 

研究人员使用2015年之前发布的所有化学反应作为数据,来对这种新型算法进行训练,让这种算法可以自己学习一套“规则”,来预测那些并未包含在训练数据集中的小分子合成路线。

 

AI算法探索不同的化学路径

 

和两种传统合成方法相比(红色和绿色),使用新型人工智能算法(蓝色)在较短时限内可以完成更多分子的合成路线预测(图片来源:《Nature》)

 

研究结果表明,这种新型的算法在单个分子限制时间为5秒钟的情况下,能够对测试集中80%的分子合成路线进行预测。当单个分子用时限制延长至60秒时,新型算法预测分子合成路线的比例达到了92%。这一结果比传统的计算机辅助合成路线设计加快了近30倍。并且在随后进行的双盲测试中,化学家们无法针对同一个分子,对算法预测出的合成路线以及原始文献中的合成路线进行有效区分,从侧面说明了这种新型算法预测的准确性。

 

“在过去的60年里,科学家们一直试图通过人工编码的方式,将合成规则指定给计算机,”Waller博士在论文中写道:“和传统方法不同的是,我们使用了具备规划能力、符号象征能力及自动化学习能力的强大算法,这对于计算机能否在化学合成中发挥辅助作用至关重要。而这一技术也为满足人类在农业、医疗及材料科学等领域的需求奠定了坚实的基础。”

 

随着人工智能技术的不断发展,其已经开始在化学合成领域发挥强大的作用。我们也希望,未来的人工智能可以在更加多样的科研领域内,实现越来越多的突破。

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