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  上海大學(xué)量子與分子結(jié)構(gòu)國(guó)際中心（ICQMS）、物理系東方學(xué)者M(jìn)ark Waller教授，近日在國(guó)際頂級(jí)期刊Nature上發(fā)表了以上海大學(xué)為通訊作者單位的研究論文“Planning chemical syntheses with deep neural networks and symbolic AI”。該團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及人工智能算法，來(lái)規(guī)劃新的化學(xué)合成路線。

  傳統(tǒng)的化學(xué)合成路線設(shè)計(jì)一般采用被稱(chēng)為“逆合成分析”的策略，把要合成的復(fù)雜目標(biāo)分子拆分成若干小分子前體，對(duì)前體再拆分，不斷進(jìn)行，直到達(dá)到實(shí)驗(yàn)室已有的化合物為止。Mark Waller教授應(yīng)用計(jì)算機(jī)來(lái)輔助逆合成分析，開(kāi)發(fā)了新的計(jì)算預(yù)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用蒙特卡洛樹(shù)進(jìn)行搜索，并引入符號(hào)人工智能來(lái)尋找逆合成分析的路線。并且，在蒙特卡洛樹(shù)步驟還中引入了兩種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高計(jì)算精度與效率：擴(kuò)張決策網(wǎng)絡(luò)用于尋找路徑，過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)用于對(duì)可能的逆合成路線進(jìn)行初步篩選。用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試集包括了所有已經(jīng)發(fā)表過(guò)的有機(jī)化學(xué)反應(yīng)。

和兩種傳統(tǒng)合成方法相比（紅色和綠色），使用新型人工智能算法（藍(lán)色）在較短時(shí)限內(nèi)可以完成更多分子的合成路線預(yù)測(cè)（圖片來(lái)源：《Nature》）

  經(jīng)測(cè)試，Mark Waller教授開(kāi)發(fā)出的分析系統(tǒng)比傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助法快30倍，預(yù)測(cè)出的合成路線比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助法給出的多一倍，還不需要任何其他的經(jīng)驗(yàn)或者假設(shè)。

  Mark Waller教授開(kāi)發(fā)的逆合成分析系統(tǒng)的結(jié)果具有很高的專(zhuān)業(yè)水平，在一個(gè)雙盲的AB測(cè)試中，大部分接受測(cè)試的化學(xué)家都認(rèn)為，分析系統(tǒng)生成的合成路線是與已經(jīng)發(fā)表的文獻(xiàn)等價(jià)的。 

  “在過(guò)去的60年里，科學(xué)家們一直試圖通過(guò)人工編碼的方式，將合成規(guī)則指定給計(jì)算機(jī)，”Waller博士在論文中寫(xiě)道：“和傳統(tǒng)方法不同的是，我們使用了具備規(guī)劃能力、符號(hào)象征能力及自動(dòng)化學(xué)習(xí)能力的強(qiáng)大算法，這對(duì)于計(jì)算機(jī)能否在化學(xué)合成中發(fā)揮輔助作用至關(guān)重要。而這一技術(shù)也為滿足人類(lèi)在農(nóng)業(yè)、醫(yī)療及材料科學(xué)等領(lǐng)域的需求奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)�！�

  隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，其已經(jīng)開(kāi)始在化學(xué)合成領(lǐng)域發(fā)揮強(qiáng)大的作用。我們也希望，未來(lái)的人工智能可以在更加多樣的科研領(lǐng)域內(nèi)，實(shí)現(xiàn)越來(lái)越多的突破。

  原文鏈接：https://www.nature.com/articles/nature25978