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人工智能化學(xué)研發(fā)—國工智能

AI+化學(xué)研發(fā)板塊

“AI for Science”類研發(fā)

      AI+化學(xué)研發(fā)模塊涵蓋了催化劑研發(fā)過程中的重要過程,如分子生成、性能預(yù)測(cè)、結(jié)構(gòu)生成、反應(yīng)預(yù)測(cè)、合成路線推薦、實(shí)驗(yàn)優(yōu)化、小分子催化劑設(shè)計(jì)、電解質(zhì)材料研發(fā)、OLED器件設(shè)計(jì)等,使用方法基本是在原有科學(xué)計(jì)算方法基礎(chǔ)上,根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景在不同層面結(jié)合AI,以取得單靠AI和單靠原有計(jì)算方法所無法達(dá)到的效果。GoCatal®目前已包含的有針對(duì)于金屬-有機(jī)配體類均相催化劑開發(fā)相關(guān)模塊,和針對(duì)于無機(jī)晶體類、負(fù)載型等非均相催化劑的開發(fā)相關(guān)模塊。
  

功能模塊

實(shí)驗(yàn)室研發(fā)

在化學(xué)/化工領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)室研發(fā)階段,比如小分子催化劑設(shè)計(jì)、電解質(zhì)材料研發(fā)、OLED器件設(shè)計(jì)等,現(xiàn)有研發(fā)手段依賴于實(shí)驗(yàn)人員的專業(yè)知識(shí)和各類成本高昂、周期漫長的合成、表征等手段。結(jié)合計(jì)算化學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí),可以在初期積累的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行分子信息挖掘與性能預(yù)測(cè),并結(jié)合生成模型推薦符合性能需求的小分子、材料、或器件,有效降低實(shí)驗(yàn)成本,縮減研發(fā)周期,減少試錯(cuò)空間。

實(shí)驗(yàn)優(yōu)化

不論是實(shí)驗(yàn)室研發(fā)階段,還是小試、中試階段,都會(huì)遇到如何選擇較優(yōu)的實(shí)驗(yàn)條件的問題。比如選用的催化劑類型、原料配比、溫度、壓力等等,這些實(shí)驗(yàn)條件的選取直接影響最后的產(chǎn)率。常用的正交實(shí)驗(yàn)、高通量實(shí)驗(yàn)等手段,依然經(jīng)常面臨試錯(cuò)成本高、效果不明顯等問題。國工結(jié)合計(jì)算化學(xué)、知識(shí)圖譜、AI算法、以及自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái),打造出一套技術(shù)高度整合、學(xué)科高度交叉的智能型實(shí)驗(yàn)優(yōu)化平臺(tái),面對(duì)客戶的具體需求,可以從積累的數(shù)據(jù)庫中利用AI算法選擇最適合的實(shí)驗(yàn)條件,并經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,在短周期內(nèi)將經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的各類條件交予客戶手中。

分子生成器

具有所期望性能的新的分子結(jié)構(gòu),已有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分子結(jié)構(gòu)所期望的性能。在有了清晰的“構(gòu)效關(guān)系”后,將其嵌入到分子生成算法中,算法便可以根據(jù)提示朝著所希望的性能去生成分子。結(jié)合前面的性能預(yù)測(cè)器一起使用,便形成一整套AI輔助下的催化劑設(shè)計(jì)工具。

性能預(yù)測(cè)器

性能預(yù)測(cè)器基于先前的實(shí)驗(yàn)和文獻(xiàn)數(shù)據(jù),用于預(yù)測(cè)新催化劑的性能。首先,計(jì)算催化劑的結(jié)構(gòu)描述符和電子描述符。結(jié)構(gòu)描述符包括埋藏體積、特定鍵長和鍵角、分子體積以及表面積等。電子結(jié)構(gòu)描述符則包括福井函數(shù)、電子密度和軌道能量等指標(biāo)。為了滿足計(jì)算精度和速度的需求,采用不同級(jí)別的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法,如力場、半經(jīng)驗(yàn)和密度泛函理論(DFT)。接下來,建立描述符和催化劑性質(zhì)之間的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。選擇適當(dāng)?shù)奶卣骱蜋C(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù),并在必要時(shí)考慮實(shí)驗(yàn)條件與描述符的關(guān)聯(lián)。然后,利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型篩選出符合要求的新分子。這種將機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算化學(xué)相結(jié)合的方法極大地縮小了實(shí)驗(yàn)篩選的范圍,從而加快了分子發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。

反應(yīng)預(yù)測(cè)器

反應(yīng)預(yù)測(cè)器能夠從微觀尺度上基于量子化學(xué)方法快速計(jì)算如氣相、溶液、體相等多種復(fù)雜環(huán)境反應(yīng)體系的一系列反應(yīng)過程,給出完整的反應(yīng)路徑信息。由此能夠清晰地找出過渡態(tài)從而推斷反應(yīng)決速步,并給出各種可能出現(xiàn)的產(chǎn)物和副產(chǎn)物以及對(duì)應(yīng)的產(chǎn)率分布。借助反應(yīng)預(yù)測(cè)器,能夠在降低實(shí)驗(yàn)成本的同時(shí)提高研發(fā)效率,完善更加全面的反應(yīng)信息,幫助理解化工體系中的各種微觀反應(yīng)機(jī)理。在實(shí)際的化工生產(chǎn)中對(duì)提高生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本來說具有重要意義。

合成路線推薦器

合成路線推薦器由Corey在20世紀(jì)60年代提出,用來描述通過斷鍵將一個(gè)復(fù)雜的目標(biāo)分子還原為簡單前體或可購買化合物的迭代過程。傳統(tǒng)的逆合成方法基于專家經(jīng)驗(yàn)和大量文獻(xiàn)查詢,時(shí)間長,成本高。該逆合成平臺(tái),基于先進(jìn)人工智能算法,可以短時(shí)間內(nèi)生成合理的目標(biāo)化合物合成路線,具有以下優(yōu)勢(shì):
- 產(chǎn)生新想法:找到新化合物的合成途徑或者舊化合物的新的合成路徑
- 節(jié)省時(shí)間:減少開發(fā)合成路徑的時(shí)間和精力
- 降低研發(fā)成本:提高合成成功率
- 增強(qiáng)知識(shí):學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫以及專家經(jīng)驗(yàn)

結(jié)構(gòu)生成器

非均相催化結(jié)構(gòu)生成器:在非均相催化體系中,催化劑以固相或負(fù)載在固相上存在,而催化劑結(jié)構(gòu)、載體結(jié)構(gòu)對(duì)催化性能都有著影響。在“非均相催化性能預(yù)測(cè)器”的基礎(chǔ)上,后面連接“非均相催化結(jié)構(gòu)生成器”,可以根據(jù)所希望的催化性能,輸出所對(duì)應(yīng)的催化劑結(jié)構(gòu)、或載體結(jié)構(gòu)。

有機(jī)反應(yīng)預(yù)測(cè)器

當(dāng)給定反應(yīng)物,如果能預(yù)知后續(xù)會(huì)發(fā)生什么樣的一系列反應(yīng),對(duì)于提高主產(chǎn)物收率、副產(chǎn)物利用等有著重要意義。“有機(jī)反應(yīng)預(yù)測(cè)器”,根據(jù)所輸入的反應(yīng)物,可以輸出可能得到的產(chǎn)物及產(chǎn)率分布。值得一提的是,與“合成路線推薦器”聯(lián)合使用,對(duì)于開發(fā)合成路線來說效果更佳。

產(chǎn)品功能

實(shí)驗(yàn)優(yōu)化器
結(jié)構(gòu)生成器
合成路線推薦器
反應(yīng)預(yù)測(cè)器
分子生成器
性能預(yù)測(cè)器
實(shí)驗(yàn)優(yōu)化器
實(shí)驗(yàn)優(yōu)化器

“實(shí)驗(yàn)優(yōu)化器”,輸入所希望優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)(工藝)參數(shù)空間,如溫度、壓力、溶劑配比等,以及希望優(yōu)化的性能,如收率、反應(yīng)時(shí)間等,經(jīng)過少量的實(shí)驗(yàn)迭代,可以快速找到最佳性能所對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)(工藝)參數(shù)。注意,“實(shí)驗(yàn)優(yōu)化器”在使用過程中,需要與實(shí)驗(yàn)配合使用。

 

 

優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)(工藝)參數(shù)

 

當(dāng)給定一條工藝路線之后,所需要調(diào)試的工藝參數(shù)往往需要大量實(shí)驗(yàn)來尋找最佳的參數(shù)組合。

結(jié)構(gòu)生成器
非均相催化結(jié)構(gòu)生成器

在非均相催化體系中,催化劑以固相或負(fù)載在固相上存在,而催化劑結(jié)構(gòu)、載體結(jié)構(gòu)對(duì)催化性能都有著影響。在“非均相催化性能預(yù)測(cè)器”的基礎(chǔ)上,后面連接“非均相催化結(jié)構(gòu)生成器”,可以根據(jù)所希望的催化性能,輸出所對(duì)應(yīng)的催化劑結(jié)構(gòu)、或載體結(jié)構(gòu)。

 

電池材料分子(結(jié)構(gòu))生成器

 

當(dāng)知道電池微觀尺度的分子結(jié)構(gòu)等信息與所展現(xiàn)的性能之間關(guān)系之后,可以提出所期望的性能,反推所對(duì)應(yīng)的微觀結(jié)構(gòu)。還是以電解液添加劑為例,在“電池材料性能預(yù)測(cè)器”的基礎(chǔ)上,后面接入“電池材料分子(結(jié)構(gòu))生成器”,可以輸入所期望的電解液性能,輸出為對(duì)應(yīng)的添加劑信息(分子結(jié)構(gòu)、添加量等)。

合成路線推薦器
合成路線推薦器

合成路線推薦器由Corey在20世紀(jì)60年代提出,用來描述通過斷鍵將一個(gè)復(fù)雜的目標(biāo)分子還原為簡單前體或可購買化合物的迭代過程。傳統(tǒng)的逆合成方法基于專家經(jīng)驗(yàn)和大量文獻(xiàn)查詢,時(shí)間長,成本高。該逆合成平臺(tái),基于先進(jìn)人工智能算法,可以短時(shí)間內(nèi)生成合理的目標(biāo)化合物合成路線。

 

逆合成方法優(yōu)勢(shì)

 

- 產(chǎn)生新想法:找到新化合物的合成途徑或者舊化合物的新的合成路徑。
- 節(jié)省時(shí)間:減少開發(fā)合成路徑的時(shí)間和精力。
- 降低研發(fā)成本:提高合成成功率。
- 增強(qiáng)知識(shí):學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫以及專家經(jīng)驗(yàn)。

反應(yīng)預(yù)測(cè)器
反應(yīng)物:支持溶液環(huán)境

反應(yīng)預(yù)測(cè)器能夠從微觀尺度上基于量子化學(xué)方法快速計(jì)算如氣相、溶液、體相等多種復(fù)雜環(huán)境反應(yīng)體系的一系列反應(yīng)過程,給出完整的反應(yīng)路徑信息。由此能夠清晰地找出過渡態(tài)從而推斷反應(yīng)決速步,并給出各種可能出現(xiàn)的產(chǎn)物和副產(chǎn)物以及對(duì)應(yīng)的產(chǎn)率分布。借助反應(yīng)預(yù)測(cè)器,能夠在降低實(shí)驗(yàn)成本的同時(shí)提高研發(fā)效率,完善更加全面的反應(yīng)信息,幫助理解化工體系中的各種微觀反應(yīng)機(jī)理。在實(shí)際的化工生產(chǎn)中對(duì)提高生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本來說具有重要意義。
 

后續(xù)可能發(fā)生的一系列反應(yīng)

 

給出完整的反應(yīng)路徑、清晰找出決速步、給出可能出現(xiàn)的副產(chǎn)物、給出產(chǎn)率分布

分子生成器
分子生成

在傳統(tǒng)分子發(fā)現(xiàn)流程中,全新可繞開專利限制的分子發(fā)現(xiàn)任務(wù)往往需要大量專家通過對(duì)與文獻(xiàn)中分子相近的極其有限的化學(xué)空間進(jìn)行猜測(cè)和嘗試來進(jìn)行,這大大增加了分子發(fā)現(xiàn)流程的周期和成本,也限制了分子的多樣性,對(duì)此,分子生成模型通過給定分子的各種約束來逆向生成分子而為分子發(fā)現(xiàn)提供了一種新的解決方案。

 

分子生成模型優(yōu)勢(shì)

 

  • 不受限于小數(shù)據(jù)集:國工自研的分子生成模型完全脫離了文獻(xiàn)小數(shù)據(jù)集的桎梏,可以只通過人為指定的規(guī)則(無需指定數(shù)據(jù)集)生成大量高多樣性的滿足規(guī)則的分子。
  • 精確生成滿足規(guī)則的分子:國工自研的分子生成模型可以根據(jù)指定的規(guī)則(比如結(jié)合能力在某一個(gè)特定的區(qū)間中甚至為一個(gè)特定的值)極其精確的生成滿足規(guī)則且多樣性極強(qiáng)的分子,以供實(shí)驗(yàn)端滿足后期嘗試的需要。
  • 高效利用后期化學(xué)實(shí)驗(yàn)迭代數(shù)據(jù):國工自研的分子生成模型可以通過直接提取反饋數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的規(guī)則的形式高效利用珍貴的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)而大大節(jié)約后期實(shí)驗(yàn)成本。
  • 可以大量生成在現(xiàn)有公開數(shù)據(jù)集中完全不存在且滿足特定規(guī)則的高多樣性分子:國工自研的分子生成模型基于獨(dú)特的化學(xué)空間探索技術(shù),完全不受規(guī)則難度的影響,可以在公開數(shù)據(jù)集中完全無法找到符合規(guī)則的分子的場景中(這類場景中傳統(tǒng)基于規(guī)則的分子生成算法幾乎完全無法運(yùn)行)正常運(yùn)行并產(chǎn)生大量高多樣性的目標(biāo)分子。
性能預(yù)測(cè)器
性能預(yù)測(cè)器:用于預(yù)測(cè)新催化劑的性能

首先,計(jì)算催化劑的結(jié)構(gòu)描述符和電子描述符。結(jié)構(gòu)描述符包括埋藏體積、特定鍵長和鍵角、分子體積以及表面積等。電子結(jié)構(gòu)描述符則包括福井函數(shù)、電子密度和軌道能量等指標(biāo)。為了滿足計(jì)算精度和速度的需求,采用不同級(jí)別的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法,如力場、半經(jīng)驗(yàn)和密度泛函理論(DFT)。

 

催化劑性質(zhì)之間的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

 

接下來,建立描述符和催化劑性質(zhì)之間的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。選擇適當(dāng)?shù)奶卣骱蜋C(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù),并在必要時(shí)考慮實(shí)驗(yàn)條件與描述符的關(guān)聯(lián)。然后,利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型篩選出符合要求的新分子。這種將機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算化學(xué)相結(jié)合的方法極大地縮小了實(shí)驗(yàn)篩選的范圍,從而加快了分子發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。

AI+化學(xué)研發(fā)平臺(tái)

均相催化性能預(yù)測(cè)

“性能預(yù)測(cè)”和“分子生成”,其中性能預(yù)測(cè)輸入為分子結(jié)構(gòu)(可來自于人工設(shè)計(jì)或算法合成),輸出為此分子的催化性能。

均相催化分子生成

在有了清晰的“構(gòu)效關(guān)系”后,將其嵌入到分子生成算法中,算法便可以根據(jù)提示朝著所希望的性能去生成分子。結(jié)合前面的性能預(yù)測(cè)一起使用,便形成一整套AI輔助下的催化劑設(shè)計(jì)工具。

高分子性能預(yù)測(cè)

所謂高分子性能預(yù)測(cè)是針對(duì)一類高分子材料,輸入單體,可以給出其二級(jí)結(jié)構(gòu)、三級(jí)結(jié)構(gòu),然后結(jié)合聚合工藝,進(jìn)一步預(yù)測(cè)其聚合性能。

高分子單體生成

在高分子材料研發(fā)中,除了聚合工藝外,單體分子結(jié)構(gòu)是影響聚合物性能的主要因素。在單體-聚合性能關(guān)系建立后,即在“高分子性能預(yù)測(cè)”的基礎(chǔ)上,可以連接“高分子單體生成”。

非均相催化性能預(yù)測(cè)

非均相催化是化工體系中的重要一環(huán)。非均相催化體系中,涉及到的催化劑往往以固相存在,而反應(yīng)物可能是氣相或液相,這種反應(yīng)體系更容易對(duì)催化劑進(jìn)行分離和回收利用。

非均相催化結(jié)構(gòu)生成

在“非均相催化性能預(yù)測(cè)”的基礎(chǔ)上,后面連接“非均相催化結(jié)構(gòu)生成”,可以根據(jù)所希望的催化性能,輸出所對(duì)應(yīng)的催化劑結(jié)構(gòu)、或載體結(jié)構(gòu)。

復(fù)合材料性能預(yù)測(cè)

很多復(fù)合材料,單體以某種配比進(jìn)行混合后,互相之間不發(fā)生復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng),但混在一起展現(xiàn)出某種特定的物理性能,液晶、涂料、橡膠等都具有此類特點(diǎn)。

復(fù)合材料單體生成

所謂“復(fù)合材料單體生成”,即在“復(fù)合材料性能預(yù)測(cè)”的基礎(chǔ)上,可以輸入所希望的材料性能,將輸出所對(duì)應(yīng)的單體配比,甚至單體分子結(jié)構(gòu)。

研發(fā)場景

催化劑設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)一款新的分子結(jié)構(gòu);設(shè)計(jì)新的晶體結(jié)構(gòu)

合成(制備)路線開發(fā)

如何合成一款已知結(jié)構(gòu)的分子;如何制備一款已知結(jié)構(gòu)的物質(zhì)

副產(chǎn)物分析

確定副產(chǎn)物結(jié)構(gòu);降低副產(chǎn)物比例

實(shí)驗(yàn)條件(工藝參數(shù))優(yōu)化

在指定參數(shù)探索空間確定最佳實(shí)驗(yàn)條件;在更廣闊的參數(shù)空間推薦更優(yōu)的工藝參數(shù)
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