許多實驗室已經開始使用能夠自主決定實驗方案，并且操縱機器人完成實驗的“人工化學家”，但是這種機器人是高度定制的，控制系統和內部指令都是為了非常具體研究目標所設計，很難完成其他的任務。最近，來自格拉斯哥大學的研究人員則開發出了一種新方法，讓這種人工化學家可以自主閱讀化學文獻并生成標準化的操作程序，使得這種機器人的適用范圍變得非常廣闊。

以007工作制運行的實驗員。圖源：Nature, 2020, 583(7815):237-241.

英國格拉斯哥大學Leroy Cronin團隊設計了一種利用自然語言處理功能為機器人化學家創建新的指令集的方法，名為“SynthReader”，讓機器人化學家可以自己閱讀文獻，識別其中概述有機和無機化學合成程序的部分，形成通用的自主合成流程，之后生成的化學代碼和硬件控制模塊結合，轉化為機械手指令，執行實驗任務?，F階段已經成功實現了閱讀文獻后，自動合成12種化合物，包括利多卡因止痛藥、德斯馬丁高碘烷氧化劑和氟化劑烷基氟。

研發團隊開發的化學描述語言（XDL）和可視化開發環境（ChemIDE）， 可以將文獻中的合成過程文字轉化為化學容器中的反應序列，當然目前這一轉化過程需要人工糾錯， 直接用自然語言即可（論文中是英語），無需編程知識，在接下來的研究中，研究人員表示：“完全可以通過化學自動校正功能自動執行此驗證步驟”。

復制一段文獻輸入XDL

人工糾錯

生成可執行的指令

設置物理平臺并運行程序 Leroy Cronin團隊之前就曾開發出用于自動完成實驗的機器人化學家，將其命名為Chemputer，可以實現為單一研究不斷重復實驗的目標。（https://www.nature.com/articles/s41586-018-0307-8）這次新開發的系統則大大擴展了這種機器人的適用范圍。在初步的驗證中，Chemputer成功實現了從文獻中自動合成的12種化合物，包括利多卡因止痛藥（產率為53％）和德斯馬丁高碘烷氧化劑（ 總收率52％），不僅適用于短合成，該系統也驗證了氟化劑AlkylFluor的五步合成，每步平均產率為75%，總收率為23％。

用自然語言訓練AI是人工智能的重要發展方向，隨著閱讀并完成指令轉化的數量不斷積累，不斷糾錯，Leroy Cronin團隊開發的這種方法有著巨大的應用潛力。例如，在線共享的XDL文件可以讓發展中國家更容易地獲得藥物，實現更有效的國際科學合作，或者是代替科研人員閱讀并復現大量的相關論文，挑選可復現且有突破的研究結果作為參考，甚至可以搭乘星際飛船，在太空、月球、火星或者其他地方建立化學實驗室，按照需要迅速合成特殊的化學物質，應對突發狀況。

參考文獻：

1. https://phys.org/news/2020-10-digital-chemistry-breakthrough-words-molecules.html 2. https://science.sciencemag.org/content/370/6512/101.full

責任編輯：xj

原文標題：提升效率好助手: AI化學家可直接讀論文且007工作制

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