作者使用Paragraph2Actions提取并处理专利中有关实验过程的文本,生成了一个包含693,517个化学方程式及相关操作顺序的数据集。然后利用该数据集训练了三种不同的模型:基于反应指纹的nearest-neighbor(最近邻)模型,以及两个基于Transformer和BART架构的深度学习Sequence-to-sequence的模型。
一位训练有素的化学家的分析表明,超过50%以上的预测的实验操作步骤可以在没有人工干预的情况下执行。
1.研究背景
在化学领域,人工智能(AI)算法已有几个成功的应用。生成模型帮助设计具有潜在相关特性的分子,逆向合成模型提供了合成这些分子的可能的路线。这些反应预测算法虽有助于化学家优化合成策略和选择有效的合成路线,但是有效“组合”每个合成步骤所需的实验操作仍然存在困难。
化学合成的设计需要了解精准的操作顺序(加药、搅拌、过滤等),以及最优参数的定义(温度、溶剂、压强等)。而这些操作任务的“组合”大多数是由化学家经验决定的,是以反复试验为特征的偶然事件。此外,一个最佳操作顺序实验方案的提出,还需要化学家检索广泛的文献和使用更多的同源策略。
在实践中,实验室合成目标分子仍是一个重要的瓶颈。自动化虽已广泛存在于化学领域,但机器人系统的编程是自动化和规模化执行化学反应的主要障碍。如大规模采用通用化自动合成平台需要借助激活程序来为独特的化学反应创建特定的执行步骤,即从人工智能模型提出的化学方程式开始,确保在实验室条件下中反应所需的一系列步骤能够成功执行。虽然现在已有一些模型与逆合成工具结合并在自动化平台上进一步规划合成,然而领域的复杂性和精确数据的缺乏阻碍了人工智能模型预测技术的发展。
作者提出的Smiles2Actions(图1)是第一个可应用于批量有机合成领域的、将化学方程式转换为完全显式的实验操作步骤的人工智能模型,在Smiles2Actions模型中,化学方程式以文本(SMILES)格式表示,并由AI算法生成或人工输入。另一方面,该文中使用的三个模型可以不用明确实验步骤的概念,就能够估计产物在不同溶剂中的溶解度(相分离、萃取),预测沉淀的形成(过滤),或何时加热或冷却反应混合物(吸热或放热反应)。
图1:数据集生成和Smiles2Actions模型概述
(左)获取专利中可用的反应