“化學(xué)研究的初級階段好比交通方式中的‘步行’，隨著技術(shù)手段升級，研究程度加深、效率變高，等于用上了自行車、摩托車、汽車。當(dāng)引入人工智能，好比坐上火箭。最終必然‘量變引起質(zhì)變’，帶我們?nèi)ヒ郧叭ゲ涣说牡胤??！痹谥袊茖W(xué)技術(shù)大學(xué)，精準智能化學(xué)重點實驗室主任李震宇用這樣一個比喻形容化學(xué)研究的變革。

　　“去以前去不了的地方”是李震宇和所在實驗室團隊孜孜不倦的科研追求。今年1月，中國科學(xué)院精準智能化學(xué)重點實驗室正式獲批建設(shè)，由近100位年輕人組成，除化學(xué)與材料科學(xué)專業(yè)的師生外，還包括計算機、人工智能、大數(shù)據(jù)等方向的研究人員，聚焦如何改變化學(xué)研究范式這一關(guān)鍵科學(xué)問題，形成集群和協(xié)同攻關(guān)優(yōu)勢。

　　縱觀歷史，化學(xué)研究由煉丹、煉金演變而來，人類衣食住行離不開化學(xué)物質(zhì)。同時，作為基礎(chǔ)科學(xué)的化學(xué)，也是多學(xué)科交叉的聚集點和出發(fā)點，化學(xué)研究在能源、環(huán)境、材料、生物醫(yī)藥等應(yīng)用領(lǐng)域扮演日益重要的角色。

　　歷經(jīng)數(shù)百年科研攀登，如今，精準智能化學(xué)成為化學(xué)家的夢想，更是實現(xiàn)化學(xué)學(xué)科跨越式發(fā)展的契機。而以人工智能為代表的新技術(shù)會不會重新定義化學(xué)的未來，改變化學(xué)研究的面貌？新興技術(shù)的雙刃劍會對研究范式帶來哪些沖擊和影響，師生們又有哪些對策和新招？這些問題一直縈繞在科研工作者心中。

　　化學(xué)版GPT來了，激起科研范式變革浪花

　　在精準智能化學(xué)重點實驗室中的機器化學(xué)家實驗室，青年科研人員只需在控制大屏輸入指令，兩個動作靈活的機器人“小來”和“小?！本涂梢栽趲讉€操作臺間穿梭，伸出機械手臂進行試劑配制。

　　中國科大化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院教授江俊團隊開發(fā)了全球首個集閱讀文獻、設(shè)計實驗、自主優(yōu)化于一體，覆蓋化學(xué)品開發(fā)全流程的機器化學(xué)家平臺，從數(shù)百萬的可能組合中找到全局最優(yōu)解加快材料研發(fā)。業(yè)內(nèi)專家認為，該成果引領(lǐng)化學(xué)研究朝著知識理解數(shù)字化、操作指令化、創(chuàng)制智能化的趨勢前進，將對化學(xué)科學(xué)產(chǎn)生巨大影響。

　　江俊團隊有近30位成員，大多是90后、95后，大家懷抱“做中國人自己的材料數(shù)據(jù)庫”的科研夢想。在關(guān)鍵節(jié)點——建立數(shù)據(jù)庫知識圖譜時，團隊曾吃了很多苦頭：數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊，無法進行高效檢索，不得不投入大量人力物力為數(shù)據(jù)打上識別標簽。

　　無奈和碰壁倒逼江俊提升研究效率，2014年，建立會思考的“化學(xué)大腦”的念頭在江俊心中萌發(fā)。他找來人工智能、電子科技、數(shù)學(xué)、化學(xué)等專業(yè)方向人才，組成交叉學(xué)科背景的團隊，將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)注入平臺的計算大腦，建立理實交融的智能模型。歷經(jīng)8年探索，打造初代機器化學(xué)家“小來”。

　　值得一提的是，在高熵催化劑等實驗中，“小來”可以從55萬種可能的金屬配比中找出全局最優(yōu)解，將傳統(tǒng)“試錯法”實驗所需的1400年科研周期縮短為5周。

　　論文閱讀、機器人做實驗、數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化篩選……當(dāng)前，江俊團隊科研全流程都有人工智能的貢獻印記，今年年初，在多任務(wù)處理性能上實現(xiàn)升級的第二代機器化學(xué)家小福“誕生”。

　　如今，團隊又自主研發(fā)了一款閱讀了50萬篇文獻的化學(xué)領(lǐng)域聊天機器人程序Chem-GPT，它能夠針對使用者提出的問題，給出從文獻中學(xué)習(xí)到的可靠答案，從而驅(qū)動機器化學(xué)家做實驗，助力化學(xué)品和新材料研發(fā)。

　　江俊分析，人工智能給化學(xué)研究帶來如下改變：基于大語言模型，從文獻、專利、教科書等數(shù)據(jù)源中挖掘化學(xué)數(shù)據(jù)，建立化學(xué)知識圖譜，用于支持化學(xué)研究決策和創(chuàng)新；建立物質(zhì)的結(jié)構(gòu)、組分、制備工藝等因素與性質(zhì)間的關(guān)系模型，用于指導(dǎo)新型的分子、材料、催化劑、藥物等的設(shè)計與優(yōu)化；結(jié)合人工智能技術(shù)幫助化學(xué)家自動設(shè)計實驗方案、優(yōu)化實驗過程，并進行自動測量表征。

　　他談道，對人工智能機器人平臺而言，首要挑戰(zhàn)是“如何賦予機器人物質(zhì)級別的感知能力和對化學(xué)過程的預(yù)判能力”。這兩個能力是讓人工智能能夠真正理解復(fù)雜物質(zhì)世界、捕捉化學(xué)系統(tǒng)的本質(zhì)特征規(guī)律的關(guān)鍵。在他的科研藍圖里，未來研發(fā)出模仿學(xué)習(xí)人類科學(xué)家創(chuàng)造力、具備“看”“聞”“聽”“觸”環(huán)境感知的“智慧科學(xué)家”，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)與智能驅(qū)動的化學(xué)研究新范式。

　　李震宇總結(jié)道，傳統(tǒng)的研究范式深度依賴于“試錯法”，效率低。公眾對化學(xué)的認識停留在不環(huán)保、不經(jīng)濟、不安全等刻板印象，迫切需要提升化學(xué)研究的精準程度與效率，讓公眾對化學(xué)面貌有新的認識。而人工智能等先進技術(shù)，無疑有助于探索建立化學(xué)研究的精準化、智能化雙驅(qū)動模式。

　　人工智能浪潮下，科研還需要坐“冷板凳”嗎

　　當(dāng)先進技術(shù)不斷迭代應(yīng)用，讓人不禁思考，我們是否還需要“冷板凳”式的科研，反復(fù)試錯的意義又在哪里？

　　近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)姚宏斌課題組、李震宇課題組與浙江工業(yè)大學(xué)陶新永課題組合作，基于雙碳背景下電化學(xué)儲能發(fā)展的新范式，設(shè)計開發(fā)出鑭系金屬鹵化物基固態(tài)電解質(zhì)新家族LixMyLnzCl3，在無任何電極修飾的情況下實現(xiàn)了室溫可運行的全固態(tài)鋰金屬電池，成果于今年4月5日發(fā)表在《自然》（Nature）雜志上。

　　這一被業(yè)內(nèi)專家稱贊為電化學(xué)儲能領(lǐng)域固態(tài)電解質(zhì)材料新突破的背后，一群年輕人就飽嘗“冷板凳”之苦。從湘潭大學(xué)材料科學(xué)與工程專業(yè)推免至中國科大讀研的羅錦達是其中之一，進組3年，他從零基礎(chǔ)“小白”成長為科研主力。

　　2021年2月，還在讀大四的羅錦達抱著學(xué)習(xí)的心態(tài)來到中國科大做畢業(yè)設(shè)計，剛好趕上上述課題的萌芽狀態(tài)。大四畢業(yè)后，沒有畢業(yè)旅行和假期，他幾乎每天都在實驗室中度過。每位前輩都耐心解答這位準研一新生提出的每個問題，正是在這種尊重科研的氛圍下，“跨界”應(yīng)用化學(xué)方向的羅錦達，往研究中心地帶快速成長靠攏。

　　由于對計算機編程感興趣，羅錦達每天一有空就前往圖書館讀論文、書籍。研究中，他和小伙伴每天晚上在實驗室待到很晚，每人分別分析和復(fù)盤研究進展。此前，組內(nèi)一位學(xué)長嘗試用第一性原理計算來研究材料擴散性質(zhì)，但由于沒有考慮到材料尺寸效應(yīng)以及界面的應(yīng)力作用，結(jié)果和預(yù)期相反。

　　“因為實驗原材料、環(huán)境天氣等客觀因素和操作不當(dāng)、經(jīng)驗不足等主觀原因，研究過程中遇到挫折是家常便飯，尤其是理論計算，有時花費大量時間精力，最后發(fā)現(xiàn)結(jié)果不盡人意。但不能因為一條路走不通，就否定大的科研方向，要不斷總結(jié)原因?！绷_錦達說。

　　那位學(xué)長畢業(yè)離組后，羅錦達接過關(guān)鍵的理論計算模擬任務(wù)，并調(diào)整思路，從零開始學(xué)習(xí)分子動力學(xué)知識。他嘗試運用密度泛函理論、分子動力學(xué)模擬和鍵價位能等方法，來研究實驗對象獨特的結(jié)構(gòu)和離子傳導(dǎo)機制，從原子尺度更好地理解鋰離子的擴散行為，對后續(xù)實驗合成有很大的指導(dǎo)作用。

　　處理計算模擬數(shù)據(jù)時，羅錦達又化身“程序員”，自學(xué)編程語言python，他覺得，每天都專注解決一個新問題，這種生活開心且充實。

　　最終，團隊根據(jù)計算機模擬結(jié)果，設(shè)計出常溫條件下可以穩(wěn)定存在的鑭系金屬氯化物，合成出相應(yīng)的固態(tài)電解質(zhì)。他們把研究數(shù)據(jù)錄入合肥先進計算中心進行模擬分析，最終實現(xiàn)鋰離子在空間里的快速傳導(dǎo)。

　　“先進的技術(shù)可以幫助科研人員快速分析和處理知識、提取有用信息、找出規(guī)律和趨勢?！痹谝瓯罂磥恚辛讼冗M的計算方法，未來計劃引入人工智能機器學(xué)習(xí)，可以優(yōu)化出更好的電解質(zhì)體系，探索新的高性能固態(tài)電解質(zhì)材料，實現(xiàn)更穩(wěn)定的界面并適配到實際的電池中。

　　但他同時指出，科研的本質(zhì)創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)，以及對問題深入思考和探索，這些過程往往需要反復(fù)試錯和不斷嘗試。即使在數(shù)據(jù)處理方面已經(jīng)有了成熟的技術(shù)工具，年輕人在做科研的數(shù)據(jù)積累階段仍然需要坐“冷板凳”，這是幫助年輕人更好理解問題的必經(jīng)之路。

　　李震宇持有相同看法。他觀察到，人工智能擅長高通量的精準實驗、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等能力，但并不具備人類的創(chuàng)造性和判斷力等思維能力，無法創(chuàng)造出超越現(xiàn)有新穎化學(xué)思想的方法。因此，“冷板凳”有助于培養(yǎng)對化學(xué)有深刻理解和洞察力的人才。

　　據(jù)江俊課題組核心成員肖恒宇博士分析，年輕人在科研數(shù)據(jù)積累時，可以利用人工智能技術(shù)來加速數(shù)據(jù)生成、收集、整理，但在研究尚未深入的領(lǐng)域，缺乏經(jīng)驗的學(xué)生需要反復(fù)試錯。

　　人和AI如何“打配合”，科研效果才能最優(yōu)

　　采訪過程中，很多師生提到了化學(xué)研究中“數(shù)據(jù)”的重要性——數(shù)據(jù)和技術(shù)相伴相生，人與技術(shù)的“合作關(guān)系”也離不開數(shù)據(jù)的支撐。

　　江俊團隊的機器化學(xué)家自誕生之初就與海量文獻數(shù)據(jù)打交道?！皵?shù)據(jù)時代給我們帶來新機遇，同時也帶來不少難題。本質(zhì)上說，智能來自對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)少，有用的知識就少，一些小數(shù)據(jù)對于化學(xué)研究來說珍貴稀疏，因此，做實驗‘很貴’?！苯≌f。

　　“現(xiàn)階段大部分數(shù)據(jù)都是從文獻中收集來的，而文獻中的數(shù)據(jù)經(jīng)常是被‘美化’過的理想數(shù)據(jù)。此外，標注數(shù)據(jù)需要大量人力物力，隨著數(shù)據(jù)需求上升，這部分成本會越來越高?！苯≌n題組博士生喬欽禹說。

　　還有部分師生談及，由于現(xiàn)存研究數(shù)據(jù)來源多且雜，當(dāng)高質(zhì)量和低質(zhì)量數(shù)據(jù)混在一起，人工智能很容易學(xué)到“錯誤的數(shù)據(jù)”，開頭就錯了，后面自然會影響效率甚至準確性。

　　算力算法的缺失也是現(xiàn)階段痛點之一。

　　由于GPU算力不足，使得江俊團隊的ChemGPT“跑不快”，訓(xùn)練迭代起來很慢?！叭斯ぶ悄艽笠?guī)模應(yīng)用勢不可擋，現(xiàn)有人工智能算力不足是亟待解決的問題?！苯≌n題組的博士生馮毅也注意到類似問題。

　　“精準化學(xué)非常依賴實驗數(shù)據(jù)的準確性?！崩钫鹩罡嬖V記者，改變現(xiàn)有痛點的可行路徑是通過精準計算和精準制備，得到大量精準數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)出發(fā)來得到高的化學(xué)智能。有了智能技術(shù)以后，再回過頭來對化學(xué)反應(yīng)、分子性質(zhì)、材料性質(zhì)進行做精準調(diào)控，形成完整的研究閉環(huán)。

　　喬欽禹也曾對二者的“分工”做過設(shè)想：低端、可重復(fù)的循環(huán)實驗操作，交給人工智能、自動化等技術(shù)來完成，以完成數(shù)據(jù)積累；而分析、創(chuàng)新、糾錯等操作交給人來做，例如總結(jié)規(guī)律，發(fā)明創(chuàng)造等。

　　李震宇提出，最佳合作模式應(yīng)由人類提出科學(xué)問題和假設(shè)，人工智能設(shè)計實驗、采集數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型并驗證人的假說。同時，人類可以根據(jù)人工智能化學(xué)實驗機器人提供的數(shù)據(jù)和反饋，調(diào)整和改進自己的化學(xué)思路和方法，共同完成更高水平的化學(xué)研究。

　　姚宏斌也期待，“希望整個范式更加精準化、智能化，通過人工智能自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化，可以針對復(fù)雜環(huán)境體系得到全局最優(yōu)解，最終有望跳出原有的試錯法框架?！?/p>

　　技術(shù)加持下，人類科學(xué)研究的邊界在哪里

　　近年來，隨著人工智能算法、大數(shù)據(jù)技術(shù)等“火爆”名詞的出現(xiàn)，有關(guān)“人類能否拓展科學(xué)研究邊界”的話題再度回歸。

　　“物理學(xué)領(lǐng)域，人類能夠探究到宇宙的起源和演化，但仍然無法解釋暗物質(zhì)和暗能量的本質(zhì)；生命科學(xué)領(lǐng)域，我們已經(jīng)能夠破解基因密碼，但無法完全理解生命的起源和演化；社會科學(xué)領(lǐng)域，我們能夠通過大數(shù)據(jù)分析來研究人類行為和社會現(xiàn)象，但無法完全預(yù)測人類行為的復(fù)雜性和多樣性……”姚宏斌說，先進技術(shù)為人類探究更深層次的科學(xué)問題提供更多可能性和機會。然而，科學(xué)探究的邊界并不由技術(shù)的發(fā)展所決定，它同時被人類對自然界的認知和理解所限制著。

　　在他看來，當(dāng)科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展，人類可以更深入地探究自然界的奧秘，但科研工作者也需要不斷拓展自身認知和理解，才能更好地理解和解釋自然界的復(fù)雜和多樣。

　　馮毅告訴記者，當(dāng)發(fā)達的技術(shù)解放了科學(xué)家的雙手，讓他們有更多的時間去思考，激發(fā)更多創(chuàng)新性成果，大家對于科學(xué)的認知也就越深入，就會發(fā)現(xiàn)越來越多的問題和無法解釋的現(xiàn)象可以繼續(xù)探索。

　　喬欽禹也認為人類的科學(xué)探究沒有邊界。他說：“先進技術(shù)的出現(xiàn)，就是讓我們不斷地拓展邊界。相應(yīng)的，有關(guān)部門應(yīng)該給予坐‘冷板凳’的年輕人更多物質(zhì)上和精神上的支持。對知識的渴求，永遠是人類前進的動力之一?！?/p>

　　江俊的觀點是懷抱更開放的胸懷和心態(tài)去提升自我。他說：“現(xiàn)階段的科研知識樹已經(jīng)無比龐大，沒有人能看到全局，我們應(yīng)該找到自己喜歡的葉面。在任何一個專業(yè)，在自身專業(yè)領(lǐng)域把知識脈絡(luò)看清楚，精準、扎實掌握知識精髓。”

　　幾年來，他學(xué)習(xí)了很多新知識，甚至試著向本科生學(xué)習(xí)弄清一些新問題，開組會時，他甚至插不上嘴，只提供方向上的指導(dǎo)。

　　肖恒宇覺得，如果科學(xué)探究的邊界一詞是指科學(xué)的前沿，那么科學(xué)研究本身就是在不斷拓展科學(xué)的邊界、加強人類對自然的認知過程；如果科學(xué)探究的邊界一詞是指人類科學(xué)不能超越的限制，該限制或許就代表人類目前所能觀測到的自然現(xiàn)象的集合，當(dāng)人類所創(chuàng)造的理論、預(yù)測的自然現(xiàn)象超越了這個集合之后，就無法證實或證偽理論，使得理論失去現(xiàn)實意義。

　　“當(dāng)討論話題回到原點，其實人工智能是典型的問題驅(qū)動學(xué)科，相關(guān)研究尚處于初級階段。化學(xué)研究的體系是獨特且復(fù)雜的，看似簡單的化學(xué)反應(yīng)，影響因素涉及分子結(jié)構(gòu)、材料性質(zhì)等。”李震宇呼吁，應(yīng)該研發(fā)專門服務(wù)于精準化學(xué)研究的人工智能新算法，發(fā)展先進的理論計算與實驗表征方法，細化到溫度、壓強、分子式等各種參數(shù)，必將大幅提升化學(xué)研究效率。

　　他進一步解釋道：“科學(xué)研究本身就是在不斷拓展邊界、加強人類對自然的認知過程。精密的儀器、高性能的計算方法、人工智能等先進技術(shù)能夠幫助人們更快、更好地進行科研探索，在可預(yù)見的將來加速擴大科學(xué)研究的邊界。”

　　中青報·中青網(wǎng)記者 王海涵 來源：中國青年報