人工智能推动化学发展的20种方式_健康

随着上周诺贝尔物理学奖授予神经网络的发展，以及利用人工智能（ai）预测蛋白质结构而获得诺贝尔化学奖的一半，很明显，这项技术已经在科学界掀起了波澜。人工智能也在深刻地重塑化工行业，分析人士预测，人工智能的影响甚至将超过互联网。从加速分子设计的算法到提高实验速度和准确性的自动化实验室，人工智能正在改变化学家解决复杂问题的方式。它的影响遍及材料发现、反应优化和可持续性努力，使其成为现代化学中不可或缺的力量。

俄罗斯泽林斯基有机化学研究所（Zelinsky Institute of Organic Chemistry）的化学家和小组负责人瓦伦丁·阿纳尼科夫（Valentine Ananikov）最近的一份分析报告强调了他认为改变化学的20项基于人工智能的技术。

1药物发现

机器学习（ML）已经被用于筛选来自化学、生物和医学来源的大量数据集。获得今年诺贝尔化学奖的AlphaFold等先进技术可以预测不同的化学结构如何与生物靶标相互作用，比传统方法更快地识别潜在的候选药物。BenevolentAI的平台在短短几个月内就确定了一种现有化合物作为治疗肌萎缩性侧索硬化症的潜在新药，而这一过程通常需要数年时间。

2大数据

大数据分析旨在将来自实验、模拟和文献的零散数据整合到一个集成系统中，但不同的数据格式和小数据集使这一目标具有挑战性。综合化学数据可以通过全面的数据分析和跨学科的研究来加速进展。

3自动化实验室平台

通过利用机器人、软件和人工智能进行实验，可以最大限度地减少人为错误，同时提高精度和可重复性。人工智能驱动的系统可以执行复杂的合成任务，以及高通量筛选，使其在药物发现和材料科学中具有不可估量的价值。人工智能发挥着至关重要的作用，使这些平台能够实时分析数据，优化实验条件并做出数据驱动的决策。通过处理危险材料和简化资源使用，自动化实验室还可以提高安全性。

4、实验室仪器与物联网集成

将设备连接到网络可以实现自动数据收集，实时监控和无缝数据分析。物联网集成可以促进各种应用，从制药领域的连续药物合成监测到环境科学领域的实时污染物跟踪。收集到的大量数据可以让我们有更深入的了解，有可能带来新的发现，同时通过对危险情况的即时警报来确保提高安全性。

人工智能在光谱和分析方法的发展

ML算法是在光谱测量的大型数据集及其相应的解释上训练的。然后，这些算法学会识别光谱特征和它们所代表的化学性质之间的复杂关系，从而减少数据分析所需的时间。人工智能增强的光谱可以快速识别药物配方中的污染物，确保药物质量，而在环境监测中，它可以检测复杂混合物中的微量污染物。人工智能还通过提高数据的灵敏度和可靠性，加速材料表征，并在法医科学和食品安全等领域提供帮助。

6 .区块链优化供应链

化工行业供应链面临着重大挑战，包括低效的库存管理和分散的分销网络。使用分布式账本技术，供应链中的每笔交易都可以被记录为一个数据块，然后与之前的交易相关联，形成一个安全、可跟踪的区块链。这可以通过提供产品真实性、安全数据和环境影响的永久记录来解决假冒问题并确保遵守法规。区块链增强了召回流程、争议解决和库存管理，而智能合约使操作自动化，降低了成本。

7数字双胞胎

虚拟模型可以用来实时准确地反映现实世界的化学反应、过程或系统。通过整合来自传感器和性能记录的数据，这些数字复制品模拟了它们同类的物理和化学行为。有了数字双胞胎，化学过程可以通过模拟参数变化来优化，而没有物理实验的风险或成本。它们还可以预测设备故障，增强安全策略，并在现实场景过于昂贵或危险的情况下促进压力测试。

8增强现实和虚拟实验室

虚拟实验室包括模拟和复制真实实验的数字工具，让学生实时更改变量并观察结果。这种现代化的教学方法可以降低成本，提高安全性，并允许重复试验，使学习更加灵活和方便。它还促进包容性和可及性，确保来自不同背景和地理位置的学生有平等的机会。

化学领域的自然语言处理

通过应用人工智能从大量科学文献、专利和化学数据库中分析和提取有洞察力的数据，自然语言处理将非结构化文本转换为结构化数据，以实现更有效的解释。这可以揭示科学文献中隐藏的联系和模式，这些联系和模式可能无法通过传统阅读发现，从而使研究人员能够专注于实验。在制药行业，自然语言处理通过提取有关生物活性化合物、靶点和治疗效果的信息，有助于药物的发现和开发。

10预测毒理学

可以利用计算模型预测化合物的毒性，从而在有害的健康和环境影响发生之前加以预防。这种方法加强了药物开发和农用化学品的化学品安全评估，减少了代价高昂的后期失败的风险。先进的技术，如ML和多尺度加权彩色图表，提高了毒性预测的准确性，实现了更安全的化学设计，并可能最大限度地减少对动物试验的依赖。

11绿色化学中的人工智能

数字平台有助于污染物扩散的精确建模和污染源的识别。通过集成计算模型、数据分析和遥感技术，人工智能可以实时监测空气和水质、土壤成分和有害物质积累。这可以改善环境监测和污染控制。数字工具还可以支持发现环保材料、节能工艺和减少废物技术。

12分子设计

人工智能算法可以利用大量的化学数据，包括分子结构、相关性质和实验结果，来识别分子结构之间的关系，并预测它们的行为。ML可以加速发现具有更高功效和更少副作用的药物，指导太阳能电池和电池的高效能源材料的开发，并通过创造可回收材料为可持续实践做出贡献。

13智能控制

智能控制系统采用先进的算法、传感器和自动化技术来提高化工操作的效率和安全性。通过实时监控过程参数并进行数据驱动的调整，这些系统优化了复杂的化学反应，从而减少了浪费和能源消耗，而无需持续的人工监督。这些系统还通过检测危险和预测性维护来提高安全性，防止代价高昂的停机时间。

预测构效关系使用深度学习的人际关系

通过在广泛的数据集上训练神经网络，这些系统可以识别与生物结果相关的分子结构中的复杂模式，超越传统的分析方法。深度学习可以预测潜在药物的疗效，预测不良反应，并建议结构修改以优化先导化合物，以帮助药物发现。这些模型还可以提供对生物学途径的见解，提供对疾病过程和药理学的更深入了解，从而允许确定新的治疗靶点。

15人工智能驱动的高通量实验

高通量实验结合机器人、自动化和人工智能，可同时快速进行多项化学实验。高通量系统还可以每天分析数百到数千个样本，最大限度地减少人为错误，并使研究人员能够专注于他们工作中更复杂的方面。通过加速实验和分析，高通量实验缩短了新化学品、新材料和新药物的研发周期。这也产生了广泛的数据集，可以丰富计算分析并提高人工智能的预测能力。