DARPA 利用人工智能创新电池和炸药

现代有机化学最严峻的挑战之一是教计算机如何规划化学合成。尽管经过多年的研究，我们仍未能实现由计算机构建并在实验室成功实施的完整路径。

目前，计算机软件/硬件还不足以处理庞大的化学转化知识库、有效地导航巨大的合成可能性“树”和高阶逻辑。

DARPA 目前正在开发一种基于专家编码和机器学习技术的软件工具，以预测针对时间、成本、安全性和废物最小化等参数进行优化的合成途径。

该计划名为 Make-It，旨在解放研究人员，使他们能够专注于化学创新，而不是测试众多化合物合成路线。该团队正在尝试构建自动化设备（基于单设备多分子概念），利用自己的知识库和试错过程生成所需的化合物。

它可以加快多种军事产品和应用的化学发现过程。好消息是他们最近在构建这种自动化设备方面取得了显着进展。

它可以使各种下一代国防产品成为可能，包括更小、更耐用的电池、燃料电池、处理更安全的炸药、火箭发动机的有效推进剂、更好的粘合剂、油漆和涂料。

通常，研究化学家会花费数十个小时来创建新化合物的合成途径，并花费数月的时间在实验室中执行和增强合成。这个新工具将帮助化学家在分子发现等其他有价值的领域发挥脑力。

研究化学家将能够根据他们的要求生成分子，而不是从供应商那里购买并批量处理。该工具不仅有益于化学领域，而且有益于涉及小分子研究和开发的许多其他技术领域。

从目标中出现并随数量扩展的合成可能性图。搜索迭代次数

使用非自动化方法，微小且可忽略不计的变化可能会对生成的化合物的通量和纯度产生巨大影响，这使得难以重现先前报道的合成。另一方面，自动化化学合成可生成可重复的程序，从而加速生产并使生产民主化。

参考：ScienceDirect | doi:10.1016/j.chempr.2018.02.002 | 美国国防部高级研究计划局

据开发人员介绍，Make-It 可确保准确的再现性。由于这些路径是由计算机指令执行的，因此不会导致实验室之间的差异。

Make-It 合成设备提供更清洁、更安全的解决方案。人们不需要物理处理爆炸物等有害化学物质。此外，这些设备需要的溶剂量较少，产生的废物也较少。

许多其他研究所和组织正在探索不同的方法来开发可以自动设计多种化学途径选项的工具。 Grzybowski Scientific Inventions (GSI) 分子路径优化工具使科学家能够过滤数百万个数据点，并找到药物发现和药物化学的最佳路线。该工具已商用。

格拉斯哥大学的研究人员目前正在开发廉价的工具，可以 3D 打印便携式反应器，以随时随地制造特定的化合物。麻省理工学院还应用机器学习模型方面的专业知识来帮助药物发现。

自动化化学合成仪|图片来源：麻省理工学院

上图显示了麻省理工学院的自动化化学合成器，其中化学物质流入垂直排列的反应器。机械臂可以插入、重新排序或移除这些化学反应器，以进行计算机设计的合成。

普渡大学提出了一种高通量筛选流程，使用数据处理软件、机器人技术、灵敏探测器和液体处理设备来快速进行数百万次基因和药理学测试。

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DARPA 的 Make-IT 令人兴奋的地方在于，它的目标是生成任何分子，不仅适用于药品，还适用于所有国防领域。未来几年，研究人员将使用先进的分析仪器来整合合成过程的实时分类并开发更复杂的化合物。

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