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研究人員在控制室分析電催化機器實驗數據結果。張大崗/攝

自主閱讀海量文獻汲取前人智慧，制定實驗方案，在無人干預的情況下完成實驗全流程，思考出最優解，創造新的化學品和材料。

這正是中國科學技術大學（以下簡稱中國科大）化學與材料科學學院教授羅毅、江俊團隊的作品。8年攻關，他們開發和集成移動機器人、智能化學工作站、智能操作系統、科學數據與模型庫，研制出全球首個“數據智能驅動的全流程機器化學家平臺”（以下簡稱機器化學家）。

研究論文發表于《國家科學評論》。審稿人評價，該成果的“機器人系統、工作站和智能化學大腦都是最先進的”，“將對化學科學產生巨大影響”。

“這主要得益于中國科大多學科交叉的背景，促使不同學科的科研人員會集在一起做一件事。我們的目標是建成機器化學家大科學裝置，解放化學家雙手，加快新化學品和新材料的研發創制。”江俊向《中國科學報》介紹。

日前，羅毅、江俊團隊獲得了2022年中國科學院年度團隊稱號。

“最強化學大腦”引領化學研究智能化

提及為何會研發機器化學家，江俊自嘲是因為手笨。早在2003年，還在中國科學院上海技術物理研究所攻讀碩博連讀學位的江俊經常要做實驗。“但是我的手特別笨，所以做實驗失敗是常有的事。”江俊說，后來他師從羅毅教授，專攻理論化學研究。

在做理論研究中，江俊發現中國人在學術上非常“被動”。“我們做了大量研究工作，最終成果發表在外文期刊上。但引用這些論文數據時還得花錢買，并且只有訪問權，不允許大量下載。”江俊認為，“我們應該做中國人自己的材料數據庫。”

物理學家狄拉克說“公式都是優美的”，底層規則是非常清晰和簡單的。但是一旦將理論應用到實踐中，解答其方程的復雜度往往高到無法想象，人類無法計算求解。因此，由于算力和人類思考能力的局限，理論和實踐常處于“脫節”狀態。這種長期“脫節”，帶來了傳統化學研究的最大“痛點”——科研人員主要依賴于“窮舉”“試錯”的手段創制新物質，導致實驗成本高、周期跨度長；隨著化學研究對象日益復雜化、高維化，面對龐大的化學空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優，無法進行全局探索。

逐漸興起并快速迭代進化的大數據與人工智能技術為解決這些難題提供了新的機遇。羅毅、江俊及其團隊提出了“機器化學家”的概念，并開展相關科研工作。從2014年到2022年，他們攻堅克難，成功研制出機器化學家。

機器化學家由“化學大腦”、機器人實驗員和智能化學工作站三部分組成。其中最核心的“化學大腦”通過分析大量化學實驗和理論數據建立知識圖譜，實現了閱讀理解文獻、設計化學實驗、自主優化方案，并配備了人機交互的操作系統，便于“無編程基礎”的科研用戶使用。機器人實驗員和16個智能化學工作站之間能進行數據交換和互動，精準配合執行化學實驗。

以研制潛力巨大的高熵化合物催化劑為例，江俊展示了機器化學家的“絕技”：閱讀1.6萬篇論文，自主遴選出5種非貴金屬元素，融合2萬組理論計算數據和200組全流程機器實驗數據，建立了理實交融的智能模型，從55萬種可能的金屬配比中找出最優的高熵催化劑。將傳統需要消耗大量人力、物力、時間等的“炒菜式”遍歷搜索所需的1400年，縮短為5周。

業內專家認為，機器化學家的研究工作脫離了傳統試錯研究范式的限制，展現出“最強化學大腦”指導的智能新范式的巨大優勢，引領化學研究朝著知識理解數字化、實驗操作指令化、材料創制模板化的未來趨勢前進，確立了我國在智能化學創新領域的全球領跑地位。

從不“擺爛”、從不應付交差

如此“聰慧”的機器化學家，其研發團隊成員近30人，多數是“90后”“95后”。他們分工明確，配合默契。

化學實驗經驗豐富的朱青等人負責實驗方案設計，并對機器人實驗員的操作質量進行評估；黃炎等人負責理論模型的計算；張百成編寫程序，讓機器人讀論文、提出科學假設、形成實驗報告和方案；肖恒宇和趙路遠等主攻系統整體軟件架構以及各個化學工作站的軟硬件開發；自動化系的尚偉偉、張飛團隊負責研制機器人。

“研發中的一個難點在于實現機器人對化學實驗操作的精準模仿。”江俊說，人可以自然而然或是通過訓練做出很多動作，但是機器人做不到。為解決該難題，尚偉偉與張飛把科研人員做實驗的各種動作拍成視頻，然后一點點分解，最終實現精準模仿。

另一個難點在于改造智能化學工作站。很多傳統的化學工作站與機器人之間并不具備遠程通信互動的功能，這就要求團隊自主開發。

趙路遠和師弟曹嘉祺在編寫固體進樣儀器的驅動程序時，由于信息掌握不充分，無法準確理解并調用儀器接口。他們多次聯系國外儀器廠商和代理商，但得到的回應都是“無可奉告”“商業機密”。于是，他們決定自力更生。

“當時，我們用3個星期，重復做了3000次發送信號、等待反饋、記錄響應的實驗，逐步逆向試出底層控制邏輯，成功實現了對機器人的遠程控制。”趙路遠說，令她自豪的是，后來國外儀器廠商主動聯系，想購買他們研發的驅動程序。

2021年12月2日，機器化學家迎來第一次“大考”——系統整體試運行。團隊成員信心滿滿，結果不盡如人意。“化學設備單獨運行時是正常的，但參與到系統聯調時卻無法使用。”肖恒宇說，團隊成員通宵達旦排查原因，仍無頭緒。

肖恒宇想到化學設備和機械臂均使用了紅外探測設備，可能會互相干擾。于是，他將機械臂換一個朝向，解決了問題。

在之后的開發調試中，不同領域的儀器設備、不同系統的程序通信間，都出現了類似的磨合難題，團隊運用交叉學科思維，將它們逐一解決。

面對的問題越復雜，就越考驗跨學科的思考能力。令江俊欣慰的是，團隊成員在面臨技術難題時，從不“擺爛”，從不應付交差。一個方案受挫，他們集智攻關，敢于突破，大膽創新，反復測試，在挫折和失敗中汲取經驗。

計劃3至5年建成機器化學家大科學裝置

人們一般通過“望聞問切”就可以了解實驗進展情況，比如奇怪的味道、不同的顏色，但機器人不能實時判斷出這些變化。這也是江俊團隊正在攻克的難題——用現代化手段賦予機器人物質級別的感知能力。

何謂物質級別感知能力？“簡單來說，就是增強機器人攝像頭‘本領’——既有紅外視覺又有可見光視覺，使機器人可以識別出顏色變化。此外，還可以加上光譜。科研人員根據光譜變化，進而了解實驗中微觀物質演化情況。”江俊解釋。

未來，江俊希望能建成一個機器化學家大科學裝置，在一整棟大樓里，布置上百個機器人、上千個智能化學工作站。一邊，全國的化學家、材料學家只需在網上提交自己的任務；另一邊，團隊成員通過智能操作系統分時安排機器人完成任務，最后將方案反饋給科學家們。

基于這樣一個大平臺，不僅可以讓各個課題組的實驗數據交匯、共享，產生海量數據，自動提煉出數字化的知識圖譜和人工智能的模型，進而指導機器人自動優化產生更好、更高效率的化學品或新材料，而且在完成各個實驗的過程中，機器人通過與科研人員互動，默默學習人類的操作邏輯、思維模式，在若干年之后，有望變成一個真正智能、創造力比肩大學教授的機器化學家。

“我們希望爭取到國家的支持，在2至3年內建成擁有幾十個機器人的小型裝置，3至5年后建成一個大科學裝置。在這期間，我們還要不斷訓練機器人和智能化學通用模型。”江俊規劃著未來的研究藍圖。他們的最終目標是改變傳統化學研究范式，解放化學家雙手。

近年來，各種交叉學科、各種新技術層出不窮，似乎各種知識都要抓緊學習。對此，結合自己的研究經歷和體會，江俊建議青年學者首先保證“基礎寬而厚實”，其次要“涉獵廣泛”。

“從研發機器化學家這套系統來看，我發現底層的物理化學規則最重要。所以剛開始不要著急，先把本專業知識點學扎實、邏輯理清楚，然后適時地把其他專業內容嫁接過來。”因此，江俊認為青年學者既要用開放式思維做交叉科學，又要保證精通自己的專業。此外，他建議，一定要相信年輕人，讓他們嘗試富有挑戰性的大課題。

《中國科學報》 (2023-05-16 第1版 要聞)

https://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2023/5/374469.shtm