DRUGAI

Нобелевская премия по физике 2024 года будет присуждена за разработку нейронных сетей, а половина премии по химии будет присуждена тем, кто использует искусственный интеллект (ИИ) для предсказания белковых структур — технологию, которая явно уже набирает обороты в научной сфере. сообщество. Искусственный интеллект также глубоко меняет химическую промышленность. От алгоритмов, ускоряющих молекулярный дизайн, до автоматизированных лабораторий, повышающих скорость и точность экспериментов, искусственный интеллект меняет способы решения сложных проблем химиками. Его влияние охватывает открытие материалов, оптимизацию реакций и усилия по обеспечению устойчивого развития, что делает его незаменимой силой в современной химии.

Интеграция цифровых технологий в химию открывает беспрецедентный доступ к методам исследования, моделям образования и производственной практике. Активно обсуждается преобразующее воздействие цифровых инноваций, включая их применение в химических науках, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, Интернет вещей (IoT) и блокчейн. Интеграция методов машинного обучения (МО) помогла породить новые концепции в области катализа. Исследователи изучают, как автоматизированные лабораторные платформы и высокопроизводительные эксперименты могут пересмотреть экспериментальные протоколы, чтобы обеспечить более быстрые точные и воспроизводимые исследования. С появлением интерпретации аналитических данных на основе машинного обучения перспективы платформ синтеза стали еще больше. Считается, что появление технологии цифровых двойников и интегрированных систем данных позволит моделировать и оптимизировать химические процессы, а также повысить эффективность и устойчивость химического производства.

Химические технологии на основе искусственного интеллекта

Влияние цифровых технологий глубоко изменило область химии. Последние тенденции обусловлены искусственным интеллектом (ИИ), в частности машинным обучением (ML), глубоким обучением (DL) и анализом данных. Цифровая «волна» в химии не ограничивается инновациями, связанными с искусственным интеллектом, но также привносит множество других технологий. Следующие технологии подчеркивают ключевые направления развития химических наук по цифровой траектории.

01

открытие лекарств

Машинное обучение (МО) использовалось для анализа огромных наборов данных из химических, биологических и медицинских источников. Такие прорывные решения, как AlphaFold (который в этом году получил Нобелевскую премию по химии), способны предсказывать взаимодействие различных химических структур с биологическими мишенями, тем самым выявляя потенциальных кандидатов на лекарства быстрее, чем традиционные методы. Платформа BenevolentAI обнаружила существующее соединение в качестве нового препарата для лечения БАС всего за несколько месяцев, и этот процесс обычно занимает годы.

02

большие данные

большие Целью анализа данных является интеграция разрозненных данных из экспериментов, моделирования и литературы в единую систему, но различные форматы данных и небольшие наборы данных усложняют этот процесс. Интегрированные химические данные могут обеспечить комплексный анализ данные и междисциплинарные исследования для ускорения научно-исследовательского прогресса.

03

Автоматизированная лабораторная платформа

Экспериментируйте, используя роботов, программное обеспечение и искусственный интеллект.,Может свести к минимуму человеческую ошибку,Одновременно улучшить точность и воспроизводимость экспериментов. Система, управляемая искусственным интеллектом, способная выполнять сложные задачи синтеза и высокопроизводительный скрининг,Особенно подходит для открытия лекарств и материаловедения. ИИ играет ключевую роль на этих платформах,Анализируйте данные, оптимизируя условия эксперимента в режиме реального времени и принимайте решения на основе данных. также,Лаборатории автоматизации также могут работать с опасными материалами и оптимизировать использование ресурсов.,Улучшите безопасность.

04

Интеграция лабораторных приборов и Интернета вещей

Подключение устройств к сети обеспечивает автоматический сбор данных, мониторинг в реальном времени и бесперебойный анализ данных. Интеграция Интернета вещей упрощает все: от непрерывного мониторинга синтеза в фармацевтике до отслеживания загрязняющих веществ в режиме реального времени в науке об окружающей среде. Огромные объемы собранных данных могут дать более глубокое понимание и обеспечить большую безопасность за счет мгновенных предупреждений об опасных ситуациях.

05

Применение ИИ в спектроскопии и разработке аналитических методов

Алгоритмы машинного обучения могут изучать сложные взаимосвязи между спектральными характеристиками и химическими свойствами путем обучения больших объемов данных спектральных измерений и их соответствующей интерпретации, тем самым сокращая время, необходимое для анализа данных. Спектроскопия с усилением искусственного интеллекта позволяет быстро идентифицировать примеси в фармацевтических препаратах для обеспечения качества лекарств при мониторинге окружающей среды, а также обнаруживать следы примесей в сложных смесях; ИИ также ускоряет определение характеристик материалов и играет роль в таких областях, как судебная медицина и безопасность пищевых продуктов, повышая чувствительность и надежность данных.

06

Применение блокчейна в оптимизации цепочки поставок

Цепочка поставок химической промышленности сталкивается с серьезными проблемами, включая неэффективное управление запасами и фрагментированность распределительных сетей. Используя технологию распределенного реестра, каждая транзакция в цепочке поставок может быть записана как блок данных, образуя безопасный и отслеживаемый блокчейн. Это поможет бороться с проблемами контрафактной продукции, обеспечить соблюдение требований и повысить прозрачность цепочки поставок за счет постоянного учета подлинности продукции, данных о безопасности и воздействия на окружающую среду. Блокчейн также может оптимизировать процессы отзыва, разрешения споров и управления запасами, а смарт-контракты сокращают затраты за счет автоматизации операций.

07

технология цифрового двойника

Виртуальные модели могут точно отражать химические реакции, процессы или системы в реальном времени. Получая данные от датчиков и записи производительности,Эти цифровые копии могут имитировать их физическое и химическое поведение. Технология глубины двойника позволяет моделировать химические процессы, моделируя изменения параметров.,без риска или затрат на реальные эксперименты. Они также могут предсказать отказ оборудования.,Улучшить политику безопасности,и проводить стресс-тестирование, когда реальные сценарии слишком дороги или опасны.

08

Дополненная реальность и виртуальные лаборатории

Виртуальные лаборатории включают в себя аналоговые и цифровые инструменты, которые воспроизводят реальные эксперименты, позволяя студентам изменять переменные и наблюдать результаты в режиме реального времени. Этот современный подход к обучению снижает затраты, повышает безопасность и позволяет повторять эксперименты, делая обучение более гибким и доступным. Это также способствует инклюзивности, гарантируя, что учащиеся из разных слоев общества и географических регионов имеют равные возможности обучения.

09

Применение обработки естественного языка в химии

Применяя ИИ для анализа и извлечения ценной информации из обширной научной литературы, патентов и химических библиотек.,Обработка естественного языка преобразует неструктурированный текст в структурированные данные.,Таким образом, объяснение данных становится более эффективным. Это может выявить скрытые связи и закономерности в научной литературе, которые не могут обнаружить традиционные методы чтения.,Помогите исследователям сосредоточиться на своих экспериментах. в фармацевтической сфере,Обработка естественного языка помогает стимулировать открытия путем извлечения информации о биологически активных соединениях, целях и терапевтических эффектах. лекарства и развитие.

10

Предиктивная токсикология

Вычислительные модели можно использовать для прогнозирования токсичности химических соединений, чтобы предотвратить воздействие на здоровье и окружающую среду до того, как произойдет токсичность. Этот подход улучшает оценку химической безопасности при разработке лекарств и пестицидов, снижая риск дорогостоящих неудач на поздних стадиях. Благодаря использованию передовых методов, таких как машинное обучение и многомасштабные взвешенные цветные карты, точность прогнозов токсичности повышается, что способствует более безопасному химическому дизайну и потенциально снижает зависимость от испытаний на животных.

11

Применение ИИ в зеленой химии

Цифровые платформы могут точно моделировать распространение загрязняющих веществ и идентифицировать их источники. Интегрируя вычислительные модели, анализ данных и технологию дистанционного зондирования, ИИ может осуществлять мониторинг в режиме реального времени качества воздуха, качества воды, состава почвы и накопления вредных веществ, улучшая экологический мониторинг и контроль загрязнения. Цифровые инструменты также могут способствовать открытию экологически чистых материалов, энергосберегающих процессов и методов минимизации отходов.

12

молекулярный дизайн

Алгоритмы искусственного интеллекта могут использовать большие объемы химических данных, включая молекулярные структуры, связанные свойства и результаты экспериментов, для выявления взаимосвязей между молекулярными структурами и прогнозирования их поведения. Машинное обучение может ускорить открытие лекарств с большей эффективностью и меньшим количеством побочных эффектов, способствовать разработке энергоэффективных материалов, таких как солнечные элементы и батареи, а также стимулировать устойчивые практики путем создания материалов, пригодных для вторичной переработки.

13

Интеллектуальное управление

Система интеллектуального управления использует передовые алгоритмы, датчики и технологии автоматизации для повышения эффективности и безопасности химических операций. Мониторинг параметров процесса в режиме реального времени и внесение корректировок на основе данных.,Эти системы позволяют оптимизировать сложные химические реакции.,тем самым сокращая отходы и потребление энергии,Никакого постоянного человеческого контроля не требуется. Эти системы также предотвращают дорогостоящие простои, обнаруживая опасные условия и выполняя профилактическое обслуживание.,Улучшенная безопасность.

14

Прогнозирование отношений структура-деятельность с помощью глубокого обучения

Путем обучения на больших наборах данных,Нейронные сети могут выявлять сложные закономерности в молекулярных структурах, которые коррелируют с биологическими результатами.,Выйдите за рамки традиционных аналитических методов. Глубокое обучение может предсказать эффективность потенциальных лекарств и предсказать побочные реакции,и предложить структурные изменения для оптимизации соединений свинца,Нажмите открытие лекарства. Эти модели также могут дать представление о биологических путях,Получите более глубокое понимание процессов заболевания и фармакологии.,тем самым определяя новые терапевтические цели.

15

Высокопроизводительные эксперименты на основе искусственного интеллекта

Высокопроизводительные эксперименты сочетают в себе робототехнику, автоматизацию и искусственный интеллект, что позволяет проводить несколько химических экспериментов одновременно и быстро. Высокопроизводительные системы могут анализировать от сотен до тысяч образцов в день, сводя к минимуму человеческие ошибки и позволяя исследователям сосредоточиться на более сложной работе. Высокопроизводительные эксперименты сокращают цикл разработки новых химических веществ, материалов и лекарств за счет ускорения экспериментов и анализа. Он также генерирует большие объемы данных, обогащая вычислительный анализ и улучшая прогностические возможности ИИ.

16

Дизайн цифровых материалов и информатика материалов

увеличенный за счет анализа свойств материала, условий обработки и показателей производительности данные,ИИ может предсказывать свойства материалов на основе структуры и состава. Такой подход ускоряет идентификацию высокоэффективных материалов в ключевых областях.,такие как аэрокосмическая промышленность, энергетика и электроника,Продвигайте легче, сильнее, больше устойчивые решения.

17

Применение ИИ для оптимизации химических реакций

Путем сбора и анализа данных о химических реакциях,Такие как реагенты, катализаторы, растворители, температуры и выходы.,ИИ может предсказывать результаты реакций и химические условия. Химики могут виртуально моделировать реакции,Экономьте время и ресурсы,Сначала проверьте наиболее перспективные условия,Поэкспериментируйте позже. Метод пригоден для использования в области синтетической химии, материаловедения и открытия лекарств.,Повышение выхода и селективности в сложных органических синтезах,и рационализировать производство активных фармацевтических ингредиентов.

18

Автоматическое планирование синтеза

с помощью алгоритмов машинного обучения,Система синтеза автоматического планирования для анализа большого количества библиотеки данных химических реакций,Включает случаи успеха и неудачи.,предложить и ранжировать несколько путей синтеза. Принимая во внимание такие факторы, как количество этапов, доступность материалов и стоимость.,Эти системы могут выявить наиболее перспективные и практичные стратегии.,Особенно в разработке лекарств, где время имеет решающее значение.

19

Хеминформатика

Хеминформатика сочетает в себе методы машинного обучения для управления большими коллекциями химических данных.,Превратите необработанный контент в полезную информацию. ИИ может использоваться для выявления закономерностей между химическими структурами, свойствами и биологической активностью.,Упростите виртуальный скрининг при открытии лекарств и материалововедении. Прогнозирующая модель искусственного интеллекта предсказывает химические свойства с высокой точностью.,Вносить вклад в разработку новых технологий и решений.,Охватывает несколько научных областей.

20

Применение ИИ в квантовой химии

Квантово-химические расчеты чрезвычайно сложны и затратны в вычислительном отношении. Обучая модели ИИ квантовой химии и молекулярному моделированию, исследователи могут сократить вычислительные затраты и время, одновременно получая более глубокое понимание фундаментальных молекулярных явлений, включая механизмы реакций и поведение материалов, области, которые ранее были недоступны.

Более широкие темы искусственного интеллекта в химии

20 влиятельных химических технологий искусственного интеллекта сгруппированы в семь более широких тем (рис. 7), которые отражают основные направления и области применения этих технологий. Эти темы не только описывают основное содержание и области применения технологий, но также обеспечивают структурированную основу для понимания общего влияния этих технологий на область химии. Ниже приводится описание этих категорий, логика их классификации и их глобальное значение в продвижении химии в эпоху цифровых технологий:

Химическая биология и цифровая медицина

Эта категория охватывает все, что касается открытия. лекарств、Прогнозирование токсичности и методы понимания взаимосвязей структура-активность посредством глубокого обучения (рис. 7). Группировка этих технологий подчеркивает роль ИИ в ускорении разработки методов лечения.、Ключевая роль в прогнозировании химической безопасности и выяснении сложных биохимических взаимодействий.。С глобальной точки зрения,Эта тема важна для продвижения персонализированной медицины, снижения затрат на разработку лекарств и повышения безопасности соединений.,Значительное влияние на глобальные результаты в области здравоохранения.

экологические технологии

Применение ИИ в химии окружающей среды и устойчивом развитии, а также технологии прогнозирования токсичности вместе образуют эту тему (рис. 7). Он подчеркивает приверженность использованию цифровых инструментов для защиты окружающей среды, практики зеленой химии и оценки воздействия химических веществ на экосистемы. Эта тема отражает глобальную ответственность за решение экологических проблем, содействие устойчивому развитию и обеспечение химической безопасности, а также воплощает социальную тенденцию перехода к управлению окружающей средой.

анализ данных

Эта тема объединяет использование различных источников данных.、Управление большими коллекциями данных о химических веществ, извлекать информацию посредством обработки естественного языка (НЛП),И технология оптимизации химических реакций (рис. 7). Общим для этих технологий является способность выполнять углубленный химический анализ с использованием данных. Эта тема демонстрирует потенциал ИИ для преобразования химических исследований за счет интеграции больших массивов химических процессов и стимулирования новых открытий. С глобальной точки зрения,Это представляет собой переход к принятию решений и исследованиям на основе данных.,Повышение эффективности, инноваций и распространения знаний.

Лабораторные и технологические инновации

В данную категорию входит автоматизация лабораторных работ, Интернет вещей (IoT) в анализе. Интеграция данных, разработка аналитических методов, проведение высокопроизводительных экспериментов, планирование синтеза и Интеллектуальное система управления (рис. 7). Логика классификации этих технологий основана на их вкладе в лабораторную практику и инновациях в химических процессах.,Повышенная точность, эффективность и масштабируемость исследований. С глобальной точки зрения,Эта тема имеет решающее значение для будущих химических исследований и производства.,Предоставляет решения для увеличения производства, повышения безопасности и снижения затрат.

Материаловедение

Эта тема посвящена открытию и разработке новых материалов.,Включает методы применения искусственного интеллекта для прогнозирования свойств материалов и проектирования химических соединений (рис. 7). Он отражает междисциплинарный характер Материаловедения и его ключевую роль в разработке материалов нового поколения.,Охватывает широкий спектр применений: от хранения энергии до нанотехнологий. С глобальной точки зрения,Эта тема посвящена острой потребности в высокоэффективных материалах для конкретных целей.,Способствовал технологическому и промышленному прогрессу.

Прозрачность цепочки поставок и гарантия качества

Включает технологию блокчейна для обеспечения целостности цепочки поставок и технологий. цифрового двойникадля процессаоптимизациятехнологий попадают в эту категорию（картина7）。Он подчеркивает прозрачность химического производства.、Важность прослеживаемости и качества,Он отражает роль ИИ в построении доверия, обеспечении качества продукции и оптимизации производственных процессов. С глобальной точки зрения,Эта тема имеет решающее значение для этичного, безопасного и эффективного распределения химической продукции.,Отвечает требованиям устойчивого развития и безопасности потребителей.

Моделирование и моделирование

В этой теме рассматриваются технологии цифрового двойника、Виртуальные лаборатории и моделирование квантовой химии,Демонстрация возможностей моделирования и моделирования с использованием искусственного интеллекта в прогнозировании химического поведения и содействии образованию (рис. 7). Он воплощает переход от традиционных экспериментальных методов к виртуальным экспериментам и теоретическим предсказаниям. С глобальной точки зрения,Этот предмет расширяет понимание химических явлений.,Снижение затрат на эксперименты,и поддерживать дистанционное обучение и исследования,Содействие популяризации химического образования и инноваций.

в заключение

Вступая в современную эпоху, цифровая химия представляет собой сдвиг парадигмы, который ускоряет и оптимизирует процесс химических открытий за счет использования вычислительных мощностей, алгоритмов машинного обучения и огромных наборов данных. Этот цифровой подход обеспечивает беспрецедентную прогностическую силу, эффективность и способность решать сложные проблемы, недоступные традиционным методам. Это сигнализирует о сдвиге методов исследования в сторону более целенаправленного, основанного на гипотезах подхода, что снижает зависимость от случайности и делает процесс открытия более систематическим и менее ресурсоемким.

Стоит отметить, что существует совпадение между 20 влиятельными направлениями цифровых исследований, указанными в этой статье, иногда преследующими схожие цели несколько разными способами. В этой развивающейся и быстро развивающейся области сложно четко очертить отдельные траектории цифровизации или четко определить ее конкретные исследовательские сегменты. Хотя может иметь место некоторое дублирование методов и целей, здесь описаны ключевые направления исследований, определенные посредством анализа существующих исследовательских данных, и не было предпринято никаких попыток вручную объединить или заменить зафиксированные тенденции. В будущем, по мере детального выяснения новых тенденций и их последствий, эти направления можно будет дополнительно систематизировать и классифицировать.

Будущее химических исследований заключается в сближении этих разнообразных подходов. Результаты традиционной химии по-прежнему имеют большую ценность, особенно в образовании и исследованиях, требующих прямого взаимодействия с материалами. В то же время цифровая химия продолжит расширять свои границы и стимулировать инновации, позволяя исследователям исследовать обширное химическое пространство, как никогда раньше.

Классификация исследований по нескольким темам (рис. 7) иллюстрирует многогранное влияние искусственного интеллекта на область химии, подчеркивая области значительного прогресса и вклада в решение глобальных проблем. В совокупности эти темы олицетворяют переход химических исследований от эмпирических, трудоемких к цифровым подходам, которые являются более прогнозирующими, эффективными и отзывчивыми. Поскольку химия вступает в эпоху цифровых технологий, эти темы будут играть ключевую роль в формировании приоритетов исследований, отраслевых практик и моделей образования, стимулировании инноваций, устойчивого развития и глобального сотрудничества. Широкое применение искусственного интеллекта и цифровых инструментов не только произвело революцию в способах исследования химии, но и расширило области ее применения, влияние и доступность, обозначив новый рубеж научных открытий и технологического прогресса.

Несмотря на углубленный анализ, представленный в этой статье, следует упомянуть возможные ограничения. Хотя это исследование является тщательным, оно не может полностью отразить или точно предсказать все тенденции в быстро развивающейся области цифровой химии и приложений искусственного интеллекта. Динамичный характер технологического прогресса и его междисциплинарное воздействие затрудняют полное прогнозирование будущих событий и их последствий. Эти ограничения отражают присущие трудности в прогнозировании будущей траектории и воздействия этой быстро меняющейся области, а также признают, что некоторые возникающие тенденции могли быть упущены из виду или неправильно поняты в рамках данного анализа.

Заглядывая в будущее, возможности и вызовы для научно-исследовательского сообщества в области химии заключаются в балансировании двух ключевых подходов – объединении незаменимой человеческой интуиции и опыта классических методов с вычислительной мощью цифровых технологий. Такой сбалансированный подход не только улучшит наше понимание и возможности в этой области, но также гарантирует, что процесс химических открытий останется таким же богатым и неопределенным, как и его научная природа. Интеграция этих методов поможет будущим химикам ориентироваться во все более сложной и междисциплинарной исследовательской среде, стимулировать инновации и решать некоторые из наиболее насущных проблем современности.

Организатор: WJM

Ссылки

• Ananikov, V.P., 2024. Top 20 Influential AI-Based Technologies in Chemistry. Artificial Intelligence Chemistry, p.100075.
• https://www.chemistryworld.com/news/twenty-ways-ai-is-advancing-chemistry/4020269.article