Kürzlich, National Science Open Das Magazin veröffentlichte online einen Übersichtsartikel unter der Leitung von Professor Fanyang Mo (School of Materials Science and Engineering, Universität Peking) und Professor Yuntian Chen (Eastern Institute of Technology, Ningbo).
Das Forschungsteam schlug einen bedeutenden Wandel hin zu Automatisierung und künstlicher Intelligenz (KI) in der organischen Chemie im letzten Jahrzehnt vor. Darüber hinaus stellten sie ein innovatives Konzept vor: die Entwicklung eines generativen, sich selbst entwickelnden KI-Chemie-Forschungsassistenten.
Die Forschungslandschaft in der organischen Chemie hat tiefgreifende Veränderungen erfahren. Daten, Rechenleistung und ausgefeilte Algorithmen bilden die Grundpfeiler der KI-gesteuerten wissenschaftlichen Forschung. In den letzten Jahren haben die rasanten Fortschritte in der Computertechnologie in Verbindung mit der iterativen Verbesserung von Algorithmen eine Reihe von Paradigmenwechseln im wissenschaftlichen Bereich eingeleitet. Dies hat zu einer vollständigen Überarbeitung der herkömmlichen Forschungsmethoden geführt.
Die organische Chemie, die von Natur aus dazu neigt, neue Substanzen zu schaffen, ist in einer einzigartigen Position, um in dieser Ära der intelligenten Innovation zu gedeihen. Wissenschaftler auf der ganzen Welt bündeln nun ihre Bemühungen, die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz in der Chemie zu erforschen und zu nutzen, und entfachen so die Bewegung der „Chemie der künstlichen Intelligenz“.
Der akademische Bereich steht derzeit an der Spitze einer Forschungsrenaissance in diesem Bereich. Die Zukunft ist vielversprechend für die Anwendung von Wissenseinbettungs- und Wissensentdeckungstechniken im wissenschaftlichen maschinellen Lernen. Dieser innovative Ansatz soll die Lücke zwischen bestehenden Vorhersagemodellen und automatisierten Versuchsplattformen schließen und so die Entwicklung sich selbst entwickelnder KI-Assistenten für die chemische Forschung erleichtern.
Im Bereich der organischen Chemie eröffnet das Konzept der Wissensentdeckung durch wissenschaftliches maschinelles Lernen neue Möglichkeiten. Im Mittelpunkt dieser Disziplin steht das Verständnis von Reaktionsmechanismen, an denen häufig komplexe Netzwerke aus Zwischenstufen, Übergangszuständen und gleichzeitigen Reaktionen beteiligt sind.
Traditionelle Ansätze zur Entschlüsselung dieser Mechanismen stützten sich auf kinetische Studien und Isotopenmarkierung. Die Verbindung symbolischer Mathematik mit KI dürfte jedoch ein neues Licht auf diese komplizierten Prozesse werfen und möglicherweise sowohl das Verständnis als auch die Lehre organischer chemischer Reaktionen verändern.
Darüber hinaus ist der Aspekt der Wissenseinbettung aus der Sicht eines organischen Chemikers von großer Bedeutung. Die organische Chemie ist voll von heuristischen Regeln, die von Markownikows Regeln für die elektrophile Addition bis zu Baldwins Regeln für Ringschlüsse reichen.
Die Einbettung dieser etablierten Prinzipien in KI-Modelle würde sicherstellen, dass ihre Vorhersagen nicht nur datengesteuert sind, sondern auch das intuitive Verständnis der Chemiker widerspiegeln. Diese Integration würde Erkenntnisse liefern, die sowohl tiefer als auch besser auf die differenzierten Perspektiven der organischen Chemie abgestimmt sind.
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Chengchun Liu et al., Transformation der Forschungsparadigmen der organischen Chemie: Übergang von manuellen Anstrengungen zur Schnittstelle von Automatisierung und künstlicher Intelligenz, National Science Open (2023). DOI: 10.1360/nso/20230037