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人v.s.机器:多金属氧酸盐的合成和结晶

谁是更好的实验者,人还是机器人?从英国科学家最近发表在《德国应用化学》上的关于多金属氧酸盐的一项实验中来看,在探索无机巨型分子的合成和结晶条件方面,具有主动学习能力的机器显然领先于人类。

多金属氧酸盐通过大量由氧原子桥接的金属原子的自组装形成。他们的潜在用途包括催化,电化学和医药。对自组装过程的观察也可以用于开发分子机器等功能化学系统。

虽然多金属氧酸盐几乎有无限多种结构,但是,发现新的结构是不容易的,因为复杂的无机分子聚集成为巨大的分子是一个很难预测的过程。所以有必要找到单元结构聚集并结晶的合适条件,从而可以对其进行表征。


机器学习用于合成

英国格拉斯哥大学的Leroy Cronin及其同事已经开发了一种新方法来确定多金属氧酸盐的合成和结晶的合适条件范围。这种方法是基于机器学习的最新进展,也叫做主动学习。这使得受过训练的机器可以与经验丰富的实验者进行竞争。试验实例是由研究人员的化学机器人最近发现的新型环状多金属氧酸盐簇,Na6[Mo120Ce6O366H12(H2O)78]·200H2O

在实验中,三种必需的试剂溶液的相对量需要进行优化而其余条件相同。实验的起点是结晶实验成功和不成功的一组数据。实验目的是利用这组数据设计十个实验,然后利用这些实验的结果设计下一组十次实验……这样总共进行了一百次结晶实验。


v.s.机器人

虽然人类实验者能够制得更加成功的结晶,但总的来说,更“冒险”的机器算法更优越,因为它覆盖了更广的结晶空间。机器预测结晶结果的质量比人类实验者有着更显著的提高。作为对比,一系列100次纯随机实验对结晶结果没有改善。

另外,该机器还发现了一系列能导致结晶的条件,而这没有被人类实验者的直觉所发现。这种无偏见的自动化方法使得发现新型化合物比依赖于人类直觉更有可能。研究人员现在正在寻找方法,使人和机器能成为有效合作的“团队”。


原新闻稿发表于ChemistryViews上,链接为:

http://www.chemistryviews.org/details/ezine/10600849/Man_versus_Synthesis_Machine.html

研究论文发表在Angew. Chem. Int. Ed. 2017, DOI: 10.1002/anie.201705721

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.201705721/full

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