“AI + 高通量” 篩選、合成 力揚助力加速新型材料發展步伐

　　材料是現代工業的基礎。在我國,材料供應形勢相當嚴峻。中科院院士、中科院物理研究所極端條件物理重點實驗室主任汪衛華曾在 《中國科學報》 接受采訪時表示:「我國很多關鍵材料并不能完全自給,因此希望通過先進的理念推動材料應用的發展及産業化。」

　　然而,我國傳統的材料研發模式主要依賴 “反複試驗” 或偶然性的直覺發現,研發過程一般長達10 – 20年,加上化學的複雜性以及不同成分組合的可能性變得越來越大,這種試錯的方法變得越不實用,在很大程度上已經無法滿足21世紀強國崛起對新材料的需求。除此之外,根據 《材料科學》 雜志一項關于新材料商業化的研究表明,新材料技術實現商業化的時間平均在10年以上,技術和市場的不确定性也遠遠高于生物技術和軟件技術,這些因素也影響到了新材料的研發和技術的提升。

　　但随着信息科技的逐漸成熟,人類通過理論計算或人工智能發現新材料成為可能,再配合高通量篩選、合成、制備等技術,大大提高材料發現的效率,而且人工智能于理解與發現各種材料的合成參數與性能間的關聯帶來極大幫助。

　　“AI + 高通量” 化合物篩選、合成成為現代研發新趨勢

　　近年來,由于自動化的崛起,高通量篩選 (High throughput screening, HTS) 技術變得不再陌生。目前,高通量篩選已成為化工企業普遍采用的一種新材料發現技術。通過高通量實驗方法,可以加快材料篩選和合成,減少耗時費力的 “試錯實驗”;通過高通量材料篩選技術,可以快速、準确地獲取材料研發過程中的一系列關鍵數據,用于準确指導後續的工藝優化及放大合成過程。通過高通量技術發展和完善材料數據庫 / 信息學工具,更可以有效管理與利用材料從發現到應用全過程的數據鍊。

　　在建立完善的數據庫的同時,利用大規模機器學習和深度學習等技術,對海量數據進行處理、分析和挖掘,實現 “數據智能”。利用 “數據智能”,又可以返回來給材料研發提供指導,使研發過程朝更有希望成功的方向進行,并幫助研發人員解決瓶頸問題,縮短新型材料研發的周期,進而加快了整個領域的進程,因此高通量技術和人工智能的結合應用無疑是對材料科學生産力發展的一次飛躍式提升。

　　力揚企業引入的 Chemspeed 自動化平台正是将人工智能 (AI)、自動化和高通量篩選技術結合在一起,加速了新型材料篩選、合成的步驟。為了讓大家對新一代的材料開發有更進一步的認識,在這裡會分享多倫多大學Alá n Aspuru-Guzik 教授如何通過将理論計算、機器學習和 Chemspeed 自動化工作流程解決方案相結合,突破了自主實驗室工作的界限。

　　Chemspeed 自動化高通量平台以卓越性能加速新材料發現

　　耶拿·弗裡德裡希·席勒大學 (Friedrich Schiller University Jena)(簡稱耶拿大學) 的有機和大分子化學實驗室通過引進自動化技術,通過高通量技術為快速研究聚合參數、以及構建聚合物庫提供了可靠的實驗方案,并可以針對不同應用對聚合物進行快速篩選及合成,使得實驗效率大幅提升。其中,實驗室應用的 Chemspeed 自動化平台是耶拿大學進行前沿聚合物和材料研究的重要推動力。

　　「自動化合成平台使我們能夠在時間、速度或聚合物等科學新知識方面獲得5 - 10倍的提升。結合先進的表征技術,Chemspeed 平台闡明了聚合物結構 – 性能 – 關系的關鍵技術。」負責該實驗室的 Ulrich S. Schubert 教授說。

　　在整個實驗中,Chemspeed 的 FLEXSHUTTLE 發揮了關鍵作用。FLEXSHUTTLE 是一個智能化,全自動化的研發工廠,對傳統研發方式進行革命性的改變。它可以自由連接不同功能的工作站 (FLEX) 平台,根據不同實驗流程任意組合。無與倫比的設計使産品開發效率顯著提高,同時兼顧效率和易用性的特點,幫助耶拿大學團隊研發人員突破材料研發過程中的種種瓶頸,實現研發效率5 – 10倍的提升。

　　另外,來自多倫多大學的 AI for Discovery and Self-Driving Labs 研究小組,為了推動實現 “将發現新功能材料或優化已知功能材料所需的時間和花費減少10倍的目标”,即從1000萬美元和10年的開發時間 / 花費減少到100萬美元和1年,負責人 Alán Aspuru-Guzik 教授結合了來自瑞士的 Chemspeed 自動化平台及人工智能技術,通過計算模拟和機器學習,理論計算得到合适範圍内的候選分子,再利用高通量的設備進行樣品的制備、合成、工藝開發、配方、應用或測試,從而提高新材料的研發效率。

　　以合成為例,Chemspeed ISYNTH 自動化合成平台不但能實現全自動化的化合物庫合成, 專利的模塊化工具及反應器還可以讓用戶實現平行合成 / 組合合成的不同工作流程,包括反應制備、多步合成、後處理、純化、分析以及将産品轉移到存儲容器中。

　　同時,加速聯盟 (The Acceleration Consortium, AC) 作為全球材料科學創新中心,在 Alán Aspuru-Guzik 教授的帶領下,也積極采用人工智能和自動化技術來加速設計及發現尚未存在的材料。

　　AC 擁有來自多倫多大學和世界各地的50多名研究人員,合作夥伴也包括Chemspeed Technologies、CIFAR、Creative Destruction Lab,加拿大國家研究院 (National Research Council of Canada)、加拿大自然資源 (Natural Resources Canada)、SLAS 和 Vector Institute等。其中Chemspeed 為 AC 提供了全套的實驗室自動化技術。據美洲運營主管 Diana Curran 表示:「加速聯盟對推進材料研究至關重要。采用自動化實現的高通量并行化實驗是這項工作的關鍵要素。我們的自動化解決方案是此次合作中利用的創新技術之一。」

　　随着世界競争格局的不斷加劇,減少在合成和篩選方面的時間和投入,降低風險,以研制出高質量、高效用及突破性的新材料,是化工企業立于不敗之地的關鍵。“AI + 高通量”的篩選、合成模式為加速新材料研發提供了有效的解決方法,未來,力揚企業也期待和更多的合作夥伴一起尋找更多的解決方案,助力新材料研發。