“化學(xué)研究的初級(jí)階段好比交通方式中的‘步行’，隨著技術(shù)手段升級(jí)，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(zhǔn)智能化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任李震宇用這樣一個(gè)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(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)孜孜不倦的科研追求。今年1月，中國科學(xué)院精準(zhǔn)智能化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)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(jì)算機(jī)、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(shì)。

　　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(shí)，作為基礎(chǔ)科學(xué)的化學(xué)，也是多學(xué)科交叉的聚集點(diǎn)和出發(fā)點(diǎn)，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(zhǔn)智能化學(xué)成為化學(xué)家的夢(mèng)想，更是實(shí)現(xiàn)化學(xué)學(xué)科跨越式發(fā)展的契機(jī)。而以人工智能為代表的新技術(shù)會(huì)不會(huì)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(huì)對(duì)研究范式帶來哪些沖擊和影響，師生們又有哪些對(duì)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(zhǔn)智能化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室中的機(jī)器化學(xué)家實(shí)驗(yàn)室，青年科研人員只需在控制大屏輸入指令，兩個(gè)動(dòng)作靈活的機(jī)器人“小來”和“小?！本涂梢栽趲讉€(gè)操作臺(tái)間穿梭，伸出機(jī)械手臂進(jìn)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(tuán)隊(duì)開發(fā)了全球首個(gè)集閱讀文獻(xiàn)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、自主優(yōu)化于一體，覆蓋化學(xué)品開發(fā)全流程的機(jī)器化學(xué)家平臺(tái)，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(rèn)為，該成果引領(lǐng)化學(xué)研究朝著知識(shí)理解數(shù)字化、操作指令化、創(chuàng)制智能化的趨勢(shì)前進(jìn)，將對(duì)化學(xué)科學(xué)產(chǎn)生巨大影響。

　　江俊團(tuán)隊(duì)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(mèng)想。在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)——建立數(shù)據(jù)庫知識(shí)圖譜時(shí)，團(tuán)隊(duì)曾吃了很多苦頭：數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊，無法進(jìn)行高效檢索，不得不投入大量人力物力為數(shù)據(jù)打上識(shí)別標(biāo)簽。

　　無奈和碰壁倒逼江俊提升研究效率，2014年，建立會(huì)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(tuán)隊(duì)，將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)注入平臺(tái)的計(jì)算大腦，建立理實(shí)交融的智能模型。歷經(jīng)8年探索，打造初代機(jī)器化學(xué)家“小來”。

　　值得一提的是，在高熵催化劑等實(shí)驗(yàn)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(cuò)法”實(shí)驗(yàn)所需的1400年科研周期縮短為5周。

　　論文閱讀、機(jī)器人做實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化篩選……當(dāng)前，江俊團(tuán)隊(duì)科研全流程都有人工智能的貢獻(xiàn)印記，今年年初，在多任務(wù)處理性能上實(shí)現(xiàn)升級(jí)的第二代機(jī)器化學(xué)家小?！罢Q生”。

　　如今，團(tuán)隊(duì)又自主研發(fā)了一款閱讀了50萬篇文獻(xiàn)的化學(xué)領(lǐng)域聊天機(jī)器人程序Chem-GPT，它能夠針對(duì)使用者提出的問題，給出從文獻(xiàn)中學(xué)習(xí)到的可靠答案，從而驅(qū)動(dòng)機(jī)器化學(xué)家做實(shí)驗(yàn)，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(xiàn)、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(shí)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(jì)與優(yōu)化；結(jié)合人工智能技術(shù)幫助化學(xué)家自動(dòng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案、優(yōu)化實(shí)驗(yàn)過程，并進(jìn)行自動(dòng)測(cè)量表征。

　　他談道，對(duì)人工智能機(jī)器人平臺(tái)而言，首要挑戰(zhàn)是“如何賦予機(jī)器人物質(zhì)級(jí)別的感知能力和對(duì)化學(xué)過程的預(yù)判能力”。這兩個(gè)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(lán)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(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與智能驅(qū)動(dòng)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(cuò)法”，效率低。公眾對(duì)化學(xué)的認(rèn)識(shí)停留在不環(huán)保、不經(jīng)濟(jì)、不安全等刻板印象，迫切需要提升化學(xué)研究的精準(zhǔn)程度與效率，讓公眾對(duì)化學(xué)面貌有新的認(rèn)識(shí)。而人工智能等先進(jìn)技術(shù)，無疑有助于探索建立化學(xué)研究的精準(zhǔn)化、智能化雙驅(qū)動(dòng)模式。

　　人工智能浪潮下，科研還需要坐“冷板凳”嗎

　　當(dāng)先進(jìn)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(cuò)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(chǔ)能發(fā)展的新范式，設(shè)計(jì)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(shí)現(xiàn)了室溫可運(yùn)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(chǔ)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(dá)是其中之一，進(jìn)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(dá)抱著學(xué)習(xí)的心態(tài)來到中國科大做畢業(yè)設(shè)計(jì)，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(shí)驗(yàn)室中度過。每位前輩都耐心解答這位準(zhǔn)研一新生提出的每個(gè)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(dá)，往研究中心地帶快速成長靠攏。

　　由于對(duì)計(jì)算機(jī)編程感興趣，羅錦達(dá)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(shí)驗(yàn)室待到很晚，每人分別分析和復(fù)盤研究進(jìn)展。此前，組內(nèi)一位學(xué)長嘗試用第一性原理計(jì)算來研究材料擴(kuò)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?yàn)閷?shí)驗(yàn)原材料、環(huán)境天氣等客觀因素和操作不當(dāng)、經(jīng)驗(yàn)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(jì)算，有時(shí)花費(fèi)大量時(shí)間精力，最后發(fā)現(xiàn)結(jié)果不盡人意。但不能因?yàn)橐粭l路走不通，就否定大的科研方向，要不斷總結(jié)原因?！绷_錦達(dá)說。

　　那位學(xué)長畢業(yè)離組后，羅錦達(dá)接過關(guān)鍵的理論計(jì)算模擬任務(wù)，并調(diào)整思路，從零開始學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)知識(shí)。他嘗試運(yùn)用密度泛函理論、分子動(dòng)力學(xué)模擬和鍵價(jià)位能等方法，來研究實(shí)驗(yàn)對(duì)象獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和離子傳導(dǎo)機(jī)制，從原子尺度更好地理解鋰離子的擴(kuò)散行為，對(duì)后續(xù)實(shí)驗(yàn)合成有很大的指導(dǎo)作用。

　　處理計(jì)算模擬數(shù)據(jù)時(shí)，羅錦達(dá)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(gè)新問題，這種生活開心且充實(shí)。

　　最終，團(tuán)隊(duì)根據(jù)計(jì)算機(jī)模擬結(jié)果，設(shè)計(jì)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(jìn)計(jì)算中心進(jìn)行模擬分析，最終實(shí)現(xiàn)鋰離子在空間里的快速傳導(dǎo)。

　　“先進(jìn)的技術(shù)可以幫助科研人員快速分析和處理知識(shí)、提取有用信息、找出規(guī)律和趨勢(shì)?！痹谝瓯罂磥?，有了先進(jìn)的計(jì)算方法，未來計(jì)劃引入人工智能機(jī)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(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定的界面并適配到實(shí)際的電池中。

　　但他同時(shí)指出，科研的本質(zhì)創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)，以及對(duì)問題深入思考和探索，這些過程往往需要反復(fù)試錯(cuò)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(zhǔn)實(shí)驗(yàn)、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(duì)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(shí)，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(yàn)的學(xué)生需要反復(fù)試錯(cuò)。

　　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(tuán)隊(duì)的機(jī)器化學(xué)家自誕生之初就與海量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)打交道?！皵?shù)據(jù)時(shí)代給我們帶來新機(jī)遇，同時(shí)也帶來不少難題。本質(zhì)上說，智能來自對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)少，有用的知識(shí)就少，一些小數(shù)據(jù)對(duì)于化學(xué)研究來說珍貴稀疏，因此，做實(shí)驗(yàn)‘很貴’?！苯≌f。

　　“現(xiàn)階段大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是從文獻(xiàn)中收集來的，而文獻(xiàn)中的數(shù)據(jù)經(jīng)常是被‘美化’過的理想數(shù)據(jù)。此外，標(biāo)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(huì)越來越高。”江俊課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(cuò)誤的數(shù)據(jù)”，開頭就錯(cuò)了，后面自然會(huì)影響效率甚至準(zhǔn)確性。

　　算力算法的缺失也是現(xiàn)階段痛點(diǎn)之一。

　　由于GPU算力不足，使得江俊團(tuán)隊(duì)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(shì)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(zhǔn)化學(xué)非常依賴實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性?！崩钫鹩罡嬖V記者，改變現(xiàn)有痛點(diǎn)的可行路徑是通過精準(zhǔn)計(jì)算和精準(zhǔn)制備，得到大量精準(zhǔn)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(duì)化學(xué)反應(yīng)、分子性質(zhì)、材料性質(zhì)進(jìn)行做精準(zhǔn)調(diào)控，形成完整的研究閉環(huán)。

　　喬欽禹也曾對(duì)二者的“分工”做過設(shè)想：低端、可重復(fù)的循環(huán)實(shí)驗(yàn)操作，交給人工智能、自動(dòng)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(cuò)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(jì)實(shí)驗(yàn)、采集數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型并驗(yàn)證人的假說。同時(shí)，人類可以根據(jù)人工智能化學(xué)實(shí)驗(yàn)機(jī)器人提供的數(shù)據(jù)和反饋，調(diào)整和改進(jìn)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(gè)范式更加精準(zhǔn)化、智能化，通過人工智能自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化，可以針對(duì)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(cuò)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(huì)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(huì)現(xiàn)象，但無法完全預(yù)測(cè)人類行為的復(fù)雜性和多樣性……”姚宏斌說，先進(jìn)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(jī)會(huì)。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(shí)被人類對(duì)自然界的認(rèn)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(rèn)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(dá)的技術(shù)解放了科學(xué)家的雙手，讓他們有更多的時(shí)間去思考，激發(fā)更多創(chuàng)新性成果，大家對(duì)于科學(xué)的認(rèn)知也就越深入，就會(huì)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(rèn)為人類的科學(xué)探究沒有邊界。他說：“先進(jìn)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(duì)知識(shí)的渴求，永遠(yuǎn)是人類前進(jìn)的動(dòng)力之一?！?/p>

　　江俊的觀點(diǎn)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(shí)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(gè)專業(yè)，在自身專業(yè)領(lǐng)域把知識(shí)脈絡(luò)看清楚，精準(zhǔn)、扎實(shí)掌握知識(shí)精髓?！?/p>

　　幾年來，他學(xué)習(xí)了很多新知識(shí)，甚至試著向本科生學(xué)習(xí)弄清一些新問題，開組會(huì)時(shí)，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(qiáng)人類對(duì)自然的認(rèn)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(cè)到的自然現(xiàn)象的集合，當(dāng)人類所創(chuàng)造的理論、預(yù)測(cè)的自然現(xiàn)象超越了這個(gè)集合之后，就無法證實(shí)或證偽理論，使得理論失去現(xiàn)實(shí)意義。

　　“當(dāng)討論話題回到原點(diǎn)，其實(shí)人工智能是典型的問題驅(qū)動(dòng)學(xué)科，相關(guān)研究尚處于初級(jí)階段?；瘜W(xué)研究的體系是獨(dú)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?！崩钫鹩詈粲?，應(yīng)該研發(fā)專門服務(wù)于精準(zhǔn)化學(xué)研究的人工智能新算法，發(fā)展先進(jìn)的理論計(jì)算與實(shí)驗(yàn)表征方法，細(xì)化到溫度、壓強(qiáng)、分子式等各種參數(shù)，必將大幅提升化學(xué)研究效率。

　　他進(jìn)一步解釋道：“科學(xué)研究本身就是在不斷拓展邊界、加強(qiáng)人類對(duì)自然的認(rèn)知過程。精密的儀器、高性能的計(jì)算方法、人工智能等先進(jìn)技術(shù)能夠幫助人們更快、更好地進(jìn)行科研探索，在可預(yù)見的將來加速擴(kuò)大科學(xué)研究的邊界?！?/p>

　　中青報(bào)·中青網(wǎng)記者 王海涵 來源：中國青年報(bào)