材料是現(xiàn)代工業(yè)的基礎，為了保障國家關鍵材料安全和可靠供應，2020 年美國政府曾頒布行政令，通過政府資助，開發(fā)關鍵材料的替代材料，確保關鍵材料供應多樣化。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(wèi)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(fā)展及產(chǎn)業(yè)化�！�

然而，我國傳統(tǒng)的材料研發(fā)模式主要依賴 “反復試驗” 或偶然性的直覺發(fā)現(xiàn)，研發(fā)過程一般長達 10 – 20 年，加上化學的復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(jīng)無法滿足 21 世紀強國崛起對新材料的需求。除此之外，根據(jù) 《材料科學》 雜志一項關于新材料商業(yè)化的研究表明，新材料技術實現(xiàn)商業(yè)化的時間平均在10年以上，技術和市場的不確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(fā)和技術的提升。

但隨著信息科技的逐漸成熟，人類通過理論計算或人工智能發(fā)現(xiàn)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(fā)現(xiàn)的效率，而且人工智能于理解與發(fā)現(xiàn)各種材料的合成參數(shù)與性能間的關聯(lián)帶來極大幫助。

“AI ＋ 高通量” 化合物篩選、合成成為現(xiàn)代研發(fā)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(yè)普遍采用的一種新材料發(fā)現(xiàn)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、準確地獲取材料研發(fā)過程中的一系列關鍵數(shù)據(jù)，用于準確指導后續(xù)的工藝優(yōu)化及放大合成過程。通過高通量技術發(fā)展和完善材料數(shù)據(jù)庫 ／ 信息學工具，更可以有效管理與利用材料從發(fā)現(xiàn)到應用全過程的數(shù)據(jù)鏈。

在建立完善的數(shù)據(jù)庫的同時，利用大規(guī)模機器學習和深度學習等技術，對海量數(shù)據(jù)進行處理、分析和挖掘，實現(xiàn) “數(shù)據(jù)智能”。利用 “數(shù)據(jù)智能”，又可以返回來給材料研發(fā)提供指導，使研發(fā)過程朝更有希望成功的方向進行，并幫助研發(fā)人員解決瓶頸問題，縮短新型材料研發(fā)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產(chǎn)力發(fā)展的一次飛躍式提升。

力揚企業(yè)引入的 Chemspeed 自動化平臺正是將人工智能 （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(fā)有更進一步的認識，在這里會分享多倫多大學Alá n Aspuru－Guzik 教授如何通過將理論計算、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 自動化高通量平臺以卓越性能加速新材料發(fā)現(xiàn)

耶拿·弗里德里�！は�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(shù)、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 自動化平臺是耶拿大學進行前沿聚合物和材料研究的重要推動力。

「自動化合成平臺使我們能夠在時間、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 平臺闡明了聚合物結構–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(fā)揮了關鍵作用。FLEXSHUTTLE 是一個智能化，全自動化的研發(fā)工廠，對傳統(tǒng)研發(fā)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） 平臺，根據(jù)不同實驗流程任意組合。無與倫比的設計使產(chǎn)品開發(fā)效率顯著提高，同時兼顧最高效率和最大易用性的特點，幫助耶拿大學團隊研發(fā)人員突破材料研發(fā)過程中的種種瓶頸，實現(xiàn)研發(fā)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(xiàn) “將發(fā)現(xiàn)新功能材料或優(yōu)化已知功能材料所需的時間和花費減少 10 倍的目標”，即從 1000 萬美元和 10 年的開發(fā)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 自動化平臺及人工智能技術，通過計算模擬和機器學習，理論計算得到合適范圍內的候選分子，再利用高通量的設備進行樣品的制備、合成、工藝開發(fā)、配方、應用或測試，從而提高新材料的研發(fā)效率。

以合成為例，Chemspeed ISYNTH 自動化合成平臺不但能實現(xiàn)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(xiàn)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、后處理、純化、分析以及將產(chǎn)品轉移到存儲容器中。

同時，加速聯(lián)盟 （The Acceleration Consortium， AC） 作為全球材料科學創(chuàng)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(fā)現(xiàn)尚未存在的材料。

AC 擁有來自多倫多大學和世界各地的 50多名頂尖研究人員，合作伙伴也包括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(jù)美洲運營主管 Diana Curran 表示：「加速聯(lián)盟對推進材料研究至關重要。采用自動化實現(xiàn)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(chuàng)新技術之一�！�

隨著世界競爭格局的不斷加劇，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(yè)立于不敗之地的關鍵�！癆I ＋ 高通量”的篩選、合成模式為加速新材料研發(fā)提供了有效的解決方法，未來，力揚企業(yè)也期待和更多的合作伙伴一起尋找更多優(yōu)秀的解決方案，助力新材料研發(fā)。