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機器化學家誕生記:中國團隊歷時8年打造“最強化學大腦”

2022-10-17 15:41 來源:中國青年報 次閱讀
 
機器化學家誕生記:中國團隊歷時8年打造“最強化學大腦”

在中國科學技術(shù)大學的機器化學家實驗室,可以看見頗具科技感的一幕——一個體型“敦實”但動作靈活的機器人,在操作臺之間穿梭,伸出機械手臂配制試劑。實驗室另一邊,年輕科研人員正輸入指令,對機器人進行“隔空”控制。大部分情況下,這臺機器人會自主思考實驗的步驟和方案,像個不知疲憊的“小化學家”。

  這是中國科學技術(shù)大學化學物理系教授江俊團隊的“作品”,該團隊開發(fā)了全球首個集閱讀文獻、自主設(shè)計實驗、覆蓋材料開發(fā)全流程的機器化學家平臺,從數(shù)以億計的可能組合中找到最優(yōu)解來加快材料研發(fā)。“實驗數(shù)據(jù)經(jīng)處理后,輸入到平臺獨有的計算大腦中,產(chǎn)生理實交融的人工智能模型,幫助科研人員優(yōu)化實驗方案?!苯≌f。

  江俊團隊有近30位成員,其中多數(shù)是90后、95后。10月上旬,團隊又添科研進展——通過開發(fā)和集成移動機器人、化學工作站、智能操作系統(tǒng)、科學數(shù)據(jù)庫,他們研制出數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的全流程機器化學家。

  該研究成果論文已在最新一期《國家科學評論》學術(shù)期刊發(fā)表。國際審稿人評價說,該成果的“機器人系統(tǒng)、工作站和智能化學大腦都是最先進的”“將對化學科學產(chǎn)生巨大影響”。業(yè)內(nèi)專家認為,機器化學家的研究工作脫離了傳統(tǒng)試錯研究范式的限制,展現(xiàn)出“最強化學大腦”指導的智能新范式的巨大優(yōu)勢,引領(lǐng)化學研究朝著知識理解數(shù)字化、操作指令化、創(chuàng)制模板化的未來趨勢前進。

  那么,一個“聰明”到會做化學實驗的機器人是如何誕生的,其背后凝聚了年輕人怎樣的努力和心血?中青報·中青網(wǎng)記者進行了采訪。

  “打造中國人自己的材料數(shù)據(jù)庫”

  隨著化學研究的對象日益復(fù)雜化、高維化,傳統(tǒng)研究范式成本高、周期跨度長的問題日益突出。近年來,科技界逐漸意識到數(shù)據(jù)對于學術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要意義,而大數(shù)據(jù)科學與人工智能技術(shù)結(jié)合的手段,也在先進材料研發(fā)中嶄露頭角。

  團隊核心成員肖恒宇是1995年生人,他本科就讀于中國科學技術(shù)大學少年班學院,出于興趣自學了人工智能。一次,他編寫的一個智能程序出現(xiàn)問題,于是向時任班主任的江俊請教。江俊一針見血地指出,“算法沒有問題,但算法依賴的實驗數(shù)據(jù)過于片面”。

  江俊發(fā)現(xiàn),一段時間以來,我國科研團隊會將科研數(shù)據(jù)寫進英文論文,在國外期刊上發(fā)表,但等到要引用數(shù)據(jù)時,還得額外花錢去買。

  “做中國人自己的材料數(shù)據(jù)庫”,成了江俊的夢想。在他的影響下,肖恒宇等人一起踏上實現(xiàn)這個夢想的道路。

  肖恒宇的同學霍姚遠、馮超,學的是數(shù)學和化學,喜歡研究數(shù)據(jù)。2014年開始,三人收集數(shù)據(jù)、挖掘文獻、尋找架構(gòu),江俊提供原理指導和研究資源。2016年,他們搭建了第一代材料數(shù)據(jù)檢索平臺,但使用反饋不太理想,有老師抱怨“數(shù)據(jù)不準確”。

  肖恒宇等人意識到,數(shù)據(jù)不僅要多,還要優(yōu)質(zhì)。他們的數(shù)據(jù)庫缺了最重要的一環(huán)——知識圖譜,這導致數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊,無法進行高效檢索。

  建立知識圖譜并非易事,同學們要用專業(yè)知識區(qū)分數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性,為圖像打上識別標簽,讓電腦知道每個數(shù)據(jù)背后的物理意義。

  團隊成員、博士生張百成記得,最初全靠幾位同學自己“打標簽”,沒日沒夜地標注了幾個星期,大家讀文獻讀得頭昏腦漲,卻只完成了任務(wù)量的1%,幾近絕望。

  為此,江俊找到中國科大校團委,開展有獎讀文獻比賽,聯(lián)合更多有專業(yè)背景的大學生參與。由此,他們產(chǎn)生了第一批高質(zhì)量的標記數(shù)據(jù)。

  “眾人拾柴火焰高,大數(shù)據(jù)時代,要融合眾智、整合資源。”張百成說,利用這批數(shù)據(jù)訓練智能算法,他們實現(xiàn)了第一代化學命名實體識別程序,后續(xù)的標注任務(wù),可以先讓計算機自動識別,再進行人工檢驗,極大提升了效率。

  最終,他們打磨出我國第一代材料科學知識圖譜。2021年,團隊用圖譜賦予機器人“小來”科學思維,團隊的自然語言處理技術(shù)也隨之“鳥槍換炮”,機器自動閱讀和識別的準確度提高到90%。

  “將數(shù)據(jù)變?yōu)閷嶋H生產(chǎn)力”

  2016年,肖恒宇參加互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽,獲安徽省冠軍、全國銀獎。投資機構(gòu)為他和團隊提供第一筆創(chuàng)業(yè)資金。成立公司后,團隊3次迭代知識圖譜,建立了含9000萬個化合物、1100萬條化學反應(yīng)路徑的大規(guī)模材料數(shù)據(jù)庫。團隊還借此幫助一些科研單位解決技術(shù)難題。

  譬如,某航天企業(yè)發(fā)現(xiàn)組合發(fā)動機中的金屬配件材料需要改進,嘗試多種方案都未能實現(xiàn)。肖恒宇等人用數(shù)據(jù)平臺模擬出燃燒流場、大渦流場,并找到記憶金屬設(shè)計配方,這為該企業(yè)節(jié)省成本4300多萬元。

  肖恒宇團隊還迎來了意外之喜——他們在為該企業(yè)解決問題的過程中,收集了10萬種合金演化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和金屬原子間相互作用能數(shù)據(jù),這些反過來豐富和完善了他們已有的數(shù)據(jù)庫平臺體系。

  “以往做研究時,有人習慣將數(shù)值往自己想要的方向去調(diào)整,但是研究需要數(shù)據(jù)多樣性,要記錄偏見、有誤差的數(shù)據(jù)?!苯孕?#xff0c;數(shù)據(jù)是科研和產(chǎn)業(yè)的共同語言,數(shù)據(jù)庫平臺就是連接科研與產(chǎn)業(yè)的橋梁,要產(chǎn)生更多高標準的數(shù)據(jù)反哺科研,將數(shù)據(jù)變?yōu)閷嶋H生產(chǎn)力。

  目前,該團隊又建立了材料基因創(chuàng)新研究平臺,建成亞洲最大的材料數(shù)據(jù)庫平臺——機數(shù)大材庫。

  江俊介紹,機器化學家平臺具有更強的化學智能和廣泛的新材料開發(fā)能力,涵蓋光催化與電催化材料、發(fā)光分子、光學薄膜材料等領(lǐng)域,適用范圍將隨平臺升級和拓展繼續(xù)擴大。

  “從不擺爛,從不應(yīng)付交差”

  每周開組會時,江俊只需要提出希望機器人解決的問題,學生們就會自己討論實施方案。設(shè)備沒有底層驅(qū)動程序,學生們就會攻關(guān)智能化升級。再后來開會時,江俊只能坐在一旁聽著,甚至插不上話。

  讓他欣慰的是,幾位有交叉學科背景的年輕在讀博士,已經(jīng)成長為團隊“頂梁柱”:肖恒宇設(shè)計軟件框架;張百成編寫程序,讓機器人讀論文、提出科學假設(shè)、形成實驗報告和方案;趙路遠主攻電化學測試,負責烘干儀器、光譜儀等硬件的驅(qū)動程序開發(fā)。

  25歲的趙路遠學電子科學技術(shù)出身。在她看來,克服科研難題主要靠毅力。她和師弟曹嘉祺一起編寫某驅(qū)動程序時,由于信息掌握不充足,無法準確理解調(diào)用接口,“我們反復(fù)聯(lián)系儀器廠商和代理商,沒有回應(yīng)。我們決定自力更生?!?/p>

  3周時間,兩人就像兩個機器人,除了吃飯睡覺外,重復(fù)做了3000次發(fā)送信號、等待反饋、記錄響應(yīng)等嘗試,一點一點逆向試出了底層控制邏輯,成功實現(xiàn)了對機器人的遠程控制。

  “此時,儀器代理商主動找到我們,想要購買我們的驅(qū)動程序,我們覺得特別自豪?!壁w路遠說。

  2021年,團隊信心滿滿地開始機器人的首次試運行,不料,化學設(shè)備單獨運行正常,但參與系統(tǒng)聯(lián)調(diào)時卻無法使用。大家排查到半夜仍然沒有頭緒。

  這時,肖恒宇突然意識到化學設(shè)備和機械臂均使用了紅外探測設(shè)備,可能會互相干擾。于是,他將機械臂換一個朝向,輕松解決了問題。

  “往后的開發(fā)調(diào)試中,不同領(lǐng)域的儀器設(shè)備,不同系統(tǒng)的代碼協(xié)議間,都出現(xiàn)了類似的 ‘磨合’難題,而我們通過交叉學科思維,將它們逐一擊破?!毙ず阌钫f。

  “一個方案受挫,大家不會擺爛,不會應(yīng)付交差,而是反復(fù)測試,看看究竟哪個環(huán)節(jié)出了問題?!毙ず阌钫f,科研伙伴身上有著相似特質(zhì)——對流程和技術(shù)的執(zhí)著。完成任務(wù)時,團隊成員總會想的比自己更多一點,不僅拿出方案,還會想好替代方案和若干發(fā)散選項。

  在他看來,從開發(fā)測試,到改進迭代,再到升級,一個實驗分支由一人全部負責,每個人都成長為“全能人才”。肖恒宇說,全身心投入科研時,所有知識都有用武之地。他一直自學3D動畫。課題組拍攝科普片時,他還包辦了分鏡頭和腳本撰寫。

  肖恒宇曾在寧夏回族自治區(qū)海原縣一中支教。他利用閑置的傳感器等儀器,搭建了兩個小型實驗室,帶學生學化學、物理、信息,激發(fā)孩子們的科學興趣。他一直有個夢想,希望帶動更多年輕人合作研發(fā)更高水平、更具科研智慧的實驗平臺,讓中國的智能化學閃耀世界。

  (中青報·中青網(wǎng)記者 王海涵 王磊)


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