科技日?qǐng)?bào)記者 張夢(mèng)然

在最新一期《自然》雜志上發(fā)表的研究中，英國(guó)利物浦大學(xué)團(tuán)隊(duì)展示了一款移動(dòng)機(jī)器人。它能夠運(yùn)用人工智能（AI）邏輯作出決策，以與人類同等甚至更快的速度，聯(lián)手執(zhí)行探索性化學(xué)研究任務(wù)。這些身高1.75米的機(jī)器人旨在應(yīng)對(duì)化學(xué)探索中的三大挑戰(zhàn)：執(zhí)行化學(xué)反應(yīng)、分析產(chǎn)物，以及依據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步行動(dòng)方向。

演示中，兩臺(tái)AI機(jī)器人以協(xié)作模式運(yùn)作，共同解決了化學(xué)合成領(lǐng)域的三個(gè)難題：涉及藥物發(fā)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)多樣化化學(xué)、超分子主-客體化學(xué)以及光化學(xué)合成。研究表明，借助先進(jìn)的AI能力，這些機(jī)器人能夠作出與人類研究者相當(dāng)或相似的選擇，但決策速度遠(yuǎn)超人類。

在探索性化學(xué)中，決策是一個(gè)核心問(wèn)題。通常情況下，人們會(huì)先嘗試幾種化學(xué)反應(yīng)，之后選擇那些產(chǎn)量較高或產(chǎn)物特別有趣的反應(yīng)進(jìn)行放大生產(chǎn)。對(duì)于AI而言，判定某個(gè)結(jié)果是否值得進(jìn)一步研究是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，因?yàn)檫@涉及到多個(gè)層面的考量，比如產(chǎn)物的新穎程度或是合成路徑的成本與復(fù)雜度。

為了解決這一難題，團(tuán)隊(duì)為機(jī)器人設(shè)計(jì)了一套AI邏輯系統(tǒng)，使其能夠處理和解析數(shù)據(jù)集，從而自主作出決策。例如，機(jī)器人可以迅速判斷是否應(yīng)該繼續(xù)某一化學(xué)反應(yīng)的下一步操作，而這一過(guò)程幾乎是瞬間完成的。相比之下，人類化學(xué)家可能需要耗費(fèi)數(shù)小時(shí)時(shí)間來(lái)審查同樣的數(shù)據(jù)。

盡管機(jī)器人在知識(shí)背景上相比人類專家有所不足，但AI作出的決策質(zhì)量與合成化學(xué)家相當(dāng)，并且速度快得驚人。

團(tuán)隊(duì)計(jì)劃利用這項(xiàng)技術(shù)來(lái)探索與藥物合成有關(guān)的新化學(xué)反應(yīng)，以及開發(fā)用于二氧化碳捕捉等領(lǐng)域的新型材料。這一成果標(biāo)志著在自動(dòng)化化學(xué)研究領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展，預(yù)示著未來(lái)科學(xué)研究方式的重大變革。

總編輯圈點(diǎn)

隨著智能技術(shù)的快速迭代升級(jí)，機(jī)器人的協(xié)同決策能力日益受到重視。在復(fù)雜多變的環(huán)境中，單個(gè)機(jī)器人畢竟“勢(shì)單力薄”，如果它們具備協(xié)同決策能力則有望突破困境。例如，在工業(yè)生產(chǎn)線上，多個(gè)機(jī)器人通過(guò)協(xié)同作業(yè)，實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù)，可共同決策出最優(yōu)的生產(chǎn)流程調(diào)整方案，從而大幅提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量。不得不提的是，先進(jìn)的算法架構(gòu)以及高效的通信系統(tǒng)等，是確保機(jī)器人協(xié)同決策能力應(yīng)用落地的關(guān)鍵要素。