近日，香山科学会议聚焦绿色生态与化学化工，除了各种前沿化学化工技术之外，人工智能在该领域的应用成为被关注的新议题。
　　 “合成化学过程中的变数太多确实给通量制备和通量反应条件筛选增加了难度。但是在大数据与人工智能时代，这样的状况将会大大改变。”中科院上海有机化学研究所副所长马大为在会议上介绍，人工智能有望助力合成化学研究迈上新的台阶。
　　“劳动密集型”将成过去
　　 “在有机合成领域，合成化学家在上个世纪就号称给予足够的学生和经费资助，可以合成任何复杂的有机小分子。但是直到今天，无论是新药开发还是新材料发展，人们发现过程的决速步骤往往还是化合物的合成。”马大为介绍。
　　 马大为解释说，这是因为，尽管化合物性质的评估大部分已进入通量筛选阶段，但化学合成仍然停留在手工操作阶段。
　　 在化学合成领域，由于不同化学反应条件下的无穷变化，研究人员设计化学合成路线基本上还是依靠手工——在药物分子合成领域尤其突出。这就让化学合成更像一种“劳动密集型”工作。
　　 但在人工智能时代，这种状况将逐渐成为过去。去年4月，一个德国研究团队在《自然》期刊发表论文称，他们可以凭借人工智能系统以前所未有的速率进行化学合成分析，这将大大提升科研人员研发新药和其他化合物的效率。
　　 根据这篇论文的内容，研究人员利用人工智能系统设计一个分子的合成路线，只需要5秒钟。马大为感叹说，人工去设计的话，5秒钟都来不及把分子结构看清楚，5分钟都不一定能把分子设计出来。
　　 南京大学化学化工学院副教授李承辉了解到人工智能算法推荐分子的合成路线后，获得不少启发。他目前也在考虑如何用人工智能帮助他做化学研究。
　　人工智能在化学领域大有可为
　　 过去，了解一个化学反应条件是否可行，就是不断试错的过程。需要人工一个一个去测试，包含大量的重复性劳动。如今，可以利用人工智能对化学反应数据进行快速检测，然后在机器上进行通量的反应条件测试，整个系统一天可以做上千个反应条件的测试。换成人工，一个实验室里每天做20个化学反应测试就已经很不错了。
　　 马大为告诉记者，一些大型制药公司已经将人工智能用于辅助设计化学合成路线，成为此类技术的第一批用户。除了药物研发，新材料研发等包含化合物合成的领域都可利用人工智能进行化学合成路线推荐。
　　 “将来，合成以往不存在的分子就像蓋房子一样，先让人工智能把蓝图描绘出来，研究人员只要按着蓝图去搭建就行。”马大为说。
　　 李承辉也认为，人工智能在化学领域将大有可为。在他看来，未来化学领域的人工智能应用将像人工智能医生一样，它能够掌握和消化海量合成方法、合成路线、材料结构和性能等，科研人员做化学合成研究时，它可以帮助分析和解决很多问题。
　　 不过总的来说，人工智能扮演的角色仍是辅助性的，但结果也需要研究人员利用专业知识和经验去判断。