中化新網(wǎng)訊 人工智能“阿爾法圍棋”除了下棋還有更多用途。德國一個研究團隊近期在英國《自然》雜志上發(fā)表論文說，與“阿爾法圍棋”采用同樣技術(shù)的人工智能軟件能以前所未有的速率進行逆向合成分析，這將大幅提升人類合成新藥及研發(fā)其他所需化合物的效率。

逆向合成的基本原則是“逆向思維”，將目標化合物分子分解成基本的、可獲得的組分，然后分析可以用哪些容易得到的試劑、通過哪些已知的化學(xué)反應(yīng)步驟來合成。提出這一方法的美國哈佛大學(xué)教授E.J.科里曾獲1990年諾貝爾化學(xué)獎。

“逆向合成是有機化學(xué)的終極學(xué)科，化學(xué)家需要數(shù)年才能掌握它——就如同下棋一樣，除了學(xué)習(xí)專業(yè)知識，還需要很好的直覺和創(chuàng)造性。”論文第一作者、德國明斯特爾大學(xué)研究人員馬文·澤格勒解釋說，化學(xué)合成的每一個中間步驟都存在無數(shù)可能，比圍棋更復(fù)雜，但計算機可以從已發(fā)表文獻中學(xué)習(xí)化學(xué)反應(yīng)規(guī)則及如何運用這些規(guī)則。

用計算機輔助尋找有機合成方法不是一個新領(lǐng)域。目前已知的有機化學(xué)反應(yīng)超過1200萬個，并以每10年增加一倍的速度增長。同時，化學(xué)反應(yīng)不遵循簡單的邏輯規(guī)則，受分子能級等調(diào)控，這些因素大幅增加了計算機模擬的難度，使化學(xué)家長期以來手動搜索化學(xué)反應(yīng)數(shù)據(jù)庫，嘗試尋找制造復(fù)雜分子的最佳方法。

“阿爾法圍棋”制勝秘訣是結(jié)合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蒙特卡洛樹搜索兩項關(guān)鍵人工智能技術(shù)。研究人員解釋說，在進行逆向合成分析時，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測哪些分子會參加反應(yīng)，蒙特卡洛樹搜索負責(zé)預(yù)測反應(yīng)的可能性。

實驗顯示，這種新的人工智能工具可以將制定一種合成路線的速度提高到傳統(tǒng)人工方法的30倍。參與雙盲測試的有機化學(xué)家認為，由計算機生成的合成方法與人工試出來的方法一樣優(yōu)越。

“我們希望，利用我們的方法，化學(xué)家不再需要那么辛苦地在實驗室嘗試了。”澤格勒說，新的人工智能方法有助生產(chǎn)更多可以提高人類生活質(zhì)量的化合物。