清华团队利用AI颠覆化学合成：63次实验破解百万级配方难题 - AI资讯与前沿

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传统的化学研究往往被称为“试错的艺术”。罗三中团队面临的挑战是极具代表性的：他们试图实现一种全新的“钴-烯胺”协同催化反应。这一反应涉及伯胺催化剂、钴催化剂、氧化剂、添加剂和溶剂等多个变量。如果按照传统的排列组合计算，这些变量构成的“反应空间”高达184.8万种可能性。

如果依靠人工逐一尝试，这几乎是一个不可能完成的任务。但在人工智能的辅助下，团队引入了贝叶斯优化算法。AI并不是盲目地进行随机尝试，而是像一个经验丰富的导航员。它首先利用CVT算法选择了5个具有代表性的起始点进行实验，一旦获得数据反馈，模型便迅速学习并预测哪些区域更可能隐藏着“最优解”。

这种“实验-学习-预测”的闭环，将原本可能需要两年时间的探索压缩到了短短两个月。实验次数从通常所需的200次以上，惊人地缩减到了63次。这不仅仅是效率的提升，更是科研范式的质变。

这项研究中最令人深思的细节在于，AI找到的路径与人类专家的直觉大相径庭。

在对比实验中，人类专家凭借深厚的化学功底，通过200多次尝试也找到了一组不错的配方。然而，AI找到的最优配方在成分上与人工配方几乎完全不同。如果把寻找最优反应比作登山，人类专家可能习惯于从熟悉的“东坡”攀登，而AI却另辟蹊径，从无人问津的“西坡”找到了一条更快捷的登顶之路。

更令人意外的是，AI在探索过程中甚至发现，在某些特定条件下，反应并不需要此前被认为必不可少的“碱”。这种跳出人类思维定式、发现盲点的能力，正是大模型和AI算法在科学研究中最宝贵的价值。它证明了AI不仅是加速器，更是创新灵感的激发者。

找到新反应只是第一步，验证其通用性同样关键。为了测试这个新反应能适应多少种不同的分子底物，团队再次借助AI的力量，利用聚类分析技术对市场上6000多种化合物进行了筛选和分类。

AI将结构各异的分子分成了13个类别，团队只需从每类中挑选代表进行测试，便能快速摸清反应的适用边界。实验结果令人振奋：这个由AI优化的“钴-烯胺”催化系统表现出了极高的通用性。无论是简单的醇类，还是复杂的药物分子衍生物，都能实现高产率和高选择性的转化。

这一过程再次印证了数据驱动的科学研究模式的优越性。在AI新闻和AI变现的讨论中，我们常关注AI在商业应用上的落地，而罗三中团队的成果告诉我们，在基础科学领域，AI同样具备点石成金的能力。

在AI的帮助下成功锁定反应后，团队并没有止步于此，而是深入探究了其背后的化学机理。通过一系列精密的电化学和光谱实验，他们证实了钴催化剂与有机中间体之间形成了动态的钴-碳键，两者像默契的舞伴一样实现了真正的协同催化。

这种全新的化学模式利用廉价的金属钴和有机胺，实现了过去难以企及的反应效率。这对于制药行业和材料科学来说，意味着成本的降低和效率的飞跃。未来，这种由AI辅助发现的新反应，有望加速新药的上市流程，为人工智能赋能实体经济提供了坚实的注脚。

罗三中教授的这项研究，实际上是回答了《科学》杂志提出的“未来125个重要科学问题”之一：AI如何改变化学研究？

答案已经非常清晰：未来的科学研究将是“人类思想+AI算力”的强强联合。人类专家负责提供灵感、设定方向和定义问题，而AI算法则负责在海量的数据空间中进行高效的探索和优化。这种模式将科学家从繁琐的重复性劳动中解放出来，让他们有更多精力去思考更本质的科学问题。

随着LLM（大型语言模型）和各类AI工具的不断进化，我们有理由相信，类似“63次实验锁定184万种可能”的奇迹将会成为科研常态。想要了解更多关于AI资讯、AI门户以及前沿科技动态，请持续关注 https://aigc.bar，我们将为您带来更多深度解读。