AI与化学携手：让‘不可能’成为现实

在8天内完成688次化学实验，在7天内研究1000种催化配方……这些曾经需要人类数年时间才能完成的工作，现在人工智能（AI）能在短时间内轻松实现。中国科学院院士白春礼表示：“AI已从一个纯研究领域转变为一种赋能技术。”

在近期召开的香山科学会议第768次学术讨论会上，专家们探讨了AI如何变革化学研究，并推动AI与化学深度融合的可能性。

### AI加速材料发现

人工智能让枯燥、危险且重复的实验过程发生了根本性变化。以中国科学技术大学研发的机器化学家系统“小来”为例，它不仅能自动操作化学合成平台，还能观察并分析实验结果。“小来”系统能够完成文献读取、合成、表征、性能测试等一系列任务，并通过机器学习进行优化。利用该技术，研究团队仅用两个月的时间就完成了需要2000年才能验证的复杂优化工作——使用火星陨石制备出实用的产氧电催化剂。

### AI在化学领域的广泛应用

AI的应用不仅限于材料发现。科学家们正在探索如何通过AI帮助人类在外星系中利用当地资源制造化学品；同时，也有研究团队仅用一年时间从6000万个有机小分子结构中筛选出了满足冷却液不同性质和要求的目标分子，并成功完成了这些分子的合成及实际产品的测试工作。

### AI助力科学研究

中国科学院院士鄂维南指出：“过去的化学研究主要依靠经验和试错的方法，而借助AI、大数据等工具，我们能够扩展思维、提升理解力。”张锦认为利用AI、大数据等技术可以弥补实验室与产业化之间的差距。“通过构建覆盖研发全流程的一系列智能体来弥补短板”，他强调。

### AI在微观层面的应用

从电子自旋、电荷密度到分子势能等参数，AI正在帮助科学家更准确地预测化学反应。阿尔法折叠3模型能够解析蛋白质结构和相互作用的关键机制；张东辉团队则借助AI解决了复杂多原子系统中的高精度势能面构造问题。

### 挑战与未来方向

尽管AI在化学领域取得了显著进展，但依然面临挑战：首先是数据的质量与可用性问题。徐波指出现有模型难以高效整合多种类型的数据。“化整为零、分而治之”策略有望解决计算难题。同时，AI还需具备更高阶的推理能力，以便完成复杂的化学任务。

白春礼建议：“加快AI和自动化实验的深度融合，亟需构建高质量、开放共享的基础数据库。”他强调了发展知识与数据双驱动模型的重要性，并呼吁加强学科交叉及人才培养力度以推动AI化学生态平台建设。