近日，来自北卡罗莱纳州立大学和布法罗大学的研究人员开发了一项名为“人工化学家”的技术，该技术结合了人工智能（AI）和执行化学反应的自动化系统，以加速研发和生产商业所需的新化学材料。以往的人工智能大部分生活在硬盘和内存里，人工化学家则突破了“次元壁”，能直接将自己的“想法”在现实世界中通过物理手段来验证。“人工化学家就像一个真正的自主导航系统，在纷繁复杂的化学宇宙里穿梭。
”论文通讯作者、北卡罗莱纳州立大学化学和生物分子工程学的助理教授Abolhasani给了人工化学家的工作过程一个生动的比喻。
强大的人工化学家在基于概念推论进行实验验证的过程中，研究人员发现，人工化学家可以在最多15分钟内识别并生成任何颜色的可能的最佳量子点。
量子点又称为半导体荧光纳米晶，主要是由II-VI族元素（如CdS、CdSe、CdTe、ZnSe等）和III-V族元素（如InP、InAs等）组成的纳米颗粒，粒径一般小于20纳米。由于具有尺寸限域、量子限域等多个效应，展现出许多不同于宏观物质的光学及物理特性，因而在光学、电学、磁介质、催化、医药、生命科学、功能材料等领域具有极为广阔的应用前景。
量子点由于电子-空穴被量子限域，连续的能带结构变成具有分子特性的分立能级结构，受激后可以发射不同波长的荧光，并具有独特优异的发光特性，因而成为新一代荧光材料。
不仅如此，随后研究人员指出，人工化学家可以识别出满足任何已知属性的最佳材料——而不仅仅是量子点。就目前来说，人工化学是为溶液处理材料设计的，这意味着它适用于寻找那些可以使用液体化学前体制造的材料。
溶液处理材料包括量子点、金属/金属氧化物纳米颗粒、金属有机骨架(MOFs)等高价值材料。“人工化学家类似于自动驾驶汽车，但自动驾驶汽车至少有有限的路线可供选择，以便到达预先选定的目的地。而使用人工化学家时，你只用提供给他一组代表着材料属性的参数。”Abolhasani补充道。
输入参数后，人工化学家可以自己判定出所需要的的其他数据，比如：化学前体是什么，以及合成路线是什么，并且能在自主探索的同时，尽量减少这些化学前体的消耗。Abolhasani表示：“研究的最终理想结果就是能探究出一种完全自主的材料开发技术，这种技术不仅能帮助你最快地找到理想的液体化学材料，而且还能尽可能少地消耗化学前体。这大大减少了浪费，也大大降低了材料开发过程的成本。”
值得一提的是，这位人工化学家不仅有一个执行实验并感知实验结果的“本体”，还有一个记录数据并利用它来决定下一个实验是什么的“大脑”。为了进行概念验证测试，人工化学家的身体整合了实验室开发的自动化纳米晶体工厂和纳米流体合成平台。人工化学家平台已经证明它每天可以进行500个量子点合成实验，尽管Abolhasani估计它实际上可以进行1000个。
人工化学家的大脑是一个AI程序，它通过识别和探索本体正在合成的材料形成独特的数据，并利用这些数据对下一组的实验条件做出自主决定。它是基于在满足材料的期望属性和性能指标的基础之上，决定如何最快最有效的探究出最佳材料的组成结构。“我们试图模仿人类做决定的过程，但事实上，人工化学家的决定过程更有效率。”Abolhasani表示。
例如，人工化学家可以进行“知识迭代”过程，这意味着它存储了它收到的每个请求所生成的数据，从而加快识别下一个候选材料的过程。换句话说，随着时间的推移，人工化学家在识别正确的化学物质时将会变得越来越高效。
为了证明他们的推论，研究人员测试了人工智能如何使用数据来决定下一个实验是什么。然后，他们进行了一系列的请求，每次都要求人工化学家识别出最适合三个不同输出参数的量子点材料。
“我们发现，即使人工化学家没有先验知识，它也能在25个实验后或大约一个半小时内识别出最好的量子点，”Abolhasani说：“但一旦人工化学家有了先验知识——这意味着它已经处理了一个或多个目标材料请求——它就能在10到15分钟内确定具有新特性的最佳材料。”“我们发现，人工化学家还可以快速识别给定一组起始化学前体的材料性质边界，这样化学家和材料科学家就不需要浪费时间探索不同的合成条件。
“我相信由人工化学家实现的自主材料研发可以重塑材料开发和制造的未来，”Abolhasani说，“我现在正在寻找合作伙伴，帮助我们将这项技术从实验室转移到工业市场。”