Organische Chemieforschung im Wandel: Konvergenz von Automatisierung und KI verändert die wissenschaftliche Forschung
Ein generativer, sich selbst entwickelnder KI-Forschungsassistent für Chemie
Kürzlich veröffentlichte die Zeitschrift "National Science Open" online einen Übersichtsartikel unter der Leitung von Professor Fanyang Mo (School of Materials Science and Engineering, Universität Peking) und Professor Yuntian Chen (Eastern Institute of Technology, Ningbo). Das Forschungsteam stellte fest, dass sich die Organische Chemie in den letzten zehn Jahren stark in Richtung Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) entwickelt hat. Außerdem stellten sie ein innovatives Konzept vor: die Entwicklung eines generativen, sich selbst entwickelnden KI-Forschungsassistenten für die Chemie.
Daten, die von fortschrittlichen Robotersystemen mit Hochdurchsatzverfahren erzeugt werden, werden mit Modellen der künstlichen Intelligenz zur Entscheidungsfindung verarbeitet. Dieser Datensatz durchläuft Prozesse der Wissensentdeckung (grüne Linie) und der Einbettung (blaue Linie), die es der KI ermöglichen, ihr Verständnis zu erweitern. Anschließend wird das KI-Modell iterativ aktualisiert und bildet so eine kontinuierliche Rückkopplungsschleife, die seine Leistung und Entscheidungsfähigkeit steigert.
©Science China Press
Die Forschungslandschaft in der organischen Chemie hat sich grundlegend verändert. Daten, Rechenleistung und hochentwickelte Algorithmen bilden die Grundpfeiler der KI-gestützten wissenschaftlichen Forschung. In den letzten Jahren haben die rasanten Fortschritte in der Computertechnologie in Verbindung mit der iterativen Verbesserung von Algorithmen eine Reihe von Paradigmenwechseln im wissenschaftlichen Bereich eingeleitet. Dies hat zu einer vollständigen Überarbeitung der herkömmlichen Forschungsmethoden geführt. Die organische Chemie, die von Natur aus dazu prädestiniert ist, neue Substanzen zu schaffen, ist in einer einzigartigen Position, um in dieser Ära der intelligenten Innovation zu gedeihen. Wissenschaftler auf der ganzen Welt arbeiten nun gemeinsam daran, die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz in der Chemie zu erforschen und nutzbar zu machen, und haben damit die Bewegung der "Chemie mit künstlicher Intelligenz" ins Leben gerufen.
Der akademische Bereich steht derzeit an der Spitze einer Forschungsrenaissance in diesem Bereich. Die Zukunft verspricht viel für die Anwendung von Techniken zur Wissenseinbettung und Wissensentdeckung beim wissenschaftlichen maschinellen Lernen. Dieser innovative Ansatz soll die Lücke zwischen bestehenden Vorhersagemodellen und automatisierten Versuchsplattformen schließen und so die Entwicklung von sich selbst entwickelnden KI-Assistenten für die chemische Forschung erleichtern. Auf dem Gebiet der organischen Chemie eröffnet das Konzept der Wissensentdeckung durch wissenschaftliches maschinelles Lernen neue Möglichkeiten. Im Mittelpunkt dieser Disziplin steht das Verständnis von Reaktionsmechanismen, die oft komplexe Netzwerke von Zwischenprodukten, Übergangszuständen und gleichzeitigen Reaktionen umfassen. Traditionelle Ansätze zur Entschlüsselung dieser Mechanismen beruhen auf kinetischen Studien und Isotopenmarkierungen. Die Verschmelzung von symbolischer Mathematik und künstlicher Intelligenz kann jedoch ein neues Licht auf diese komplizierten Wege werfen und sowohl das Verständnis als auch die Lehre von organisch-chemischen Reaktionen möglicherweise verändern.
Darüber hinaus ist der Aspekt der Wissenseinbettung aus der Sicht eines organischen Chemikers von großer Bedeutung. Die organische Chemie ist voll von heuristischen Regeln, die von Markovnikovs Regeln für elektrophile Addition bis zu Baldwins Regeln für Ringschlüsse reichen. Die Einbindung dieser etablierten Prinzipien in KI-Modelle würde sicherstellen, dass ihre Vorhersagen nicht nur datengesteuert sind, sondern auch mit dem intuitiven Verständnis von Chemikern übereinstimmen. Diese Integration würde zu Einsichten führen, die sowohl tiefer gehen als auch besser mit den nuancierten Perspektiven der organischen Chemie übereinstimmen.
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