人工智能(AI)已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?。您的家庭助理，汽車上的自?dòng)駕駛儀，在線翻譯器-所有這些系統(tǒng)都使用AI技術(shù)?？茖W(xué)家們會(huì)更多地利用它?，F(xiàn)在，在明斯特大學(xué)手中，人工智能正在學(xué)習(xí)化學(xué)。

直到完成反應(yīng)，您才真正知道反應(yīng)的結(jié)果。如果不先進(jìn)行反應(yīng)，您如何知道將會(huì)得到什么?科學(xué)家確實(shí)進(jìn)行了這些預(yù)測，但是它們主要是基于先前對分子特性的了解。而且由于某些反應(yīng)對于某些實(shí)驗(yàn)室而言過于復(fù)雜，因此這些預(yù)測從未足夠準(zhǔn)確。

確實(shí)存在各種模型，它們有助于預(yù)測不同反應(yīng)的結(jié)果。但是，它們不那么準(zhǔn)確。它僅需要太多的數(shù)據(jù)來執(zhí)行準(zhǔn)確的預(yù)測。但是現(xiàn)在，科學(xué)家們創(chuàng)建了一個(gè)基于AI的程序，該程序直接基于不同化合物的分子結(jié)構(gòu)。這些結(jié)構(gòu)可以表示為圖形，這有助于更改不同反應(yīng)的參數(shù)。該系統(tǒng)的作者之一MariusKühnemund解釋說：“每種有機(jī)化合物都可以用圖形表示，原則上可以用圖像表示。在此類圖表上，可以進(jìn)行簡單的結(jié)構(gòu)查詢(可與照片中的顏色或形狀問題相提并論)，以便盡可能準(zhǔn)確地捕獲所謂的化學(xué)環(huán)境。” 這將導(dǎo)致分子簽名，并且該AI系統(tǒng)將加載它們。

科學(xué)家使用最初不是由AI系統(tǒng)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練該系統(tǒng)。這樣可以確保獲得更可靠的結(jié)果，并有望說服人們更加信任預(yù)測。這就是為什么人工智能對科學(xué)家而言如此有價(jià)值的原因。它設(shè)法非?？斓貫g覽龐大的數(shù)據(jù)，并根據(jù)先前建立的信息將其考慮在內(nèi)。科學(xué)家們也很快提醒我們，他們沒有試圖取代合成化學(xué)家。相反，他們希望為他們提供一種工具，通過幫助預(yù)測不同反應(yīng)的結(jié)果來幫助加速研究。

雖然這個(gè)AI系統(tǒng)已經(jīng)是獨(dú)一無二的，而且科學(xué)家的工具庫中仍然沒有這種東西，但它仍然需要大量工作。這只是一個(gè)開始，但最終將是開創(chuàng)性的。