摘要：今天给大家讲一篇2024年10月在Artificial Intelligence Chemistry上发表的一篇关于AI技术在化学领域的应用的综述。本文聚焦于数字化学领域，着重探讨人工智能（AI）在化学领域所带来的深远影响，它从分子设计、实验优化、材料研发到教

今天给大家讲一篇2024年10月在Artificial Intelligence Chemistry上发表的一篇关于AI技术在化学领域的应用的综述。本文聚焦于数字化学领域，着重探讨人工智能（AI）在化学领域所带来的深远影响，它从分子设计、实验优化、材料研发到教育与工业实践等多维度改变化学领域。通过加速药物和材料开发进程、提升实验效率与精准度、助力绿色化学推进以及革新化学教育模式等，AI 已成为化学领域创新发展的核心驱动力，对化学科学的未来走向有着不可替代的重要影响力，正引领化学领域迈向更高效、智能与可持续的新时代。

数字化技术与化学领域的融合正在推动研究方法的创新、教育模式的变革及工业实践的优化。机器学习、人工智能、物联网等技术正在推动化学领域的发展。同样，深度学习技术正在改变药物发现和材料科学领域，如通过分析大量数据来预测化合物的属性，从而加速新药和新材料的开发。自然语言处理技术也可应用于分析和提取科学文献、专利以及化学数据库中的信息，将非结构化的文本数据转化为结构化形式，从而提高分析数据的效率。这不仅帮助研究人员节省了筛选和阅读文献的时间，使专家们能够更专注于实验设计，从而推动科学发现和创新。此外，区块链技术通过建立一个去中心化的数据记录系统，提高了化学供应链的透明度和安全性，使得材料和产品的来源能够被追踪和验证。这些技术的应用促进了化学领域的创新，并提升了研究和供应链管理的效率与安全性。本文总结了20项最具影响力的AI技术，它们正在深刻影响化学领域，旨在利用这些技术推动化学向更高效、可持续和创新的未来发展。

图1展示了人工智能（AI）在癌症药物发现领域的应用，强调了AI技术如何通过分析复杂的多组学数据来识别新的抗癌靶点、预测类药化合物的属性，并提高临床试验的成功率。AI的一个主要优势在于其优化先导化合物的能力，能够对潜在药物候选物的化学结构提出改进建议，以增强选择性或安全性。与传统药物发现过程相比，AI可以显著且更有效地识别和优化候选药物。此外，尤其是在缺乏有效治疗方案的疾病方面，AI可以通过分析复杂数据，深入挖掘生物系统的新药物靶点及潜在候选化合物，并不断地优化其结构来减少副作用，提高治疗效果和安全性。AI技术正显著加快医疗创新的步伐，从而为患者带来更有效安全的治疗方法。

图1 AI技术发现与癌症相关的靶点

人工智能技术同样也可以运用于处理各种与光谱技术有关的数据集（如核磁共振、质谱等），通过在上述数据集进行训练来学习光谱特征与它们的化学或物理属性之间的复杂关系，从而提高预测的准确性及效率。此外，在制药研究中，AI技术可以快速确定化合物的各个成分。在环境监测中，AI可以对水和土壤样本中污染物进行定量分析。在法医学中，光谱学可提供更快速和准确的样本分析，帮助刑事调查。在食品安全领域，它可以用于检测食品中的污染物。这些发现不仅提高了光谱分析的可靠性，还扩大了其应用范围，对多个领域均有着广泛的影响（图2）。

图2 人工智能在光谱学中的应用

图3描述了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在化学教育领域的应用，它们通过数字平台和模拟软件提供了一种现代化的教学方法。这种创新的教学方式能够提供更多可互动、安全且易于接触的学习环境。数字化学教育平台的在线课程可通过多媒体元素使学习过程更加引人入胜。虚拟实验室通过软件模拟实验，使学生无需物理实验室设备即可在虚拟环境中进行实验，同时增加了安全性和成本效益。此外，VR和AR技术还能促进教育的包容性，为不同背景的学生提供平等的教育机会，以及一个日益数字化的科学研究平台。

图3 虚拟现实在化学教育方面的应用

自然语言处理（NLP）技术也可以用来从文献、专利和化学数据库中提取有价值的化学信息，如化学文本中描述的术语、结构及反应等，并将非结构化的数据转化为结构化数据，从而实现更高效地解释数据。在制药行业，NLP可以通过从大量文献及临床研究报告中提取有关生物活性化合物、它们的靶点和治疗效果的信息来辅助药化专家进行药物发现和开发，从而缩短新药研发的研发周期。

预测毒理学在农用化学品开发、化学制造以及药物研发等诸多领域均具有重要意义。在农用化学品与化学制造领域，它有助于评估化学品安全性，助力制造商决策以降低风险、保障合规。在药物研发领域，能在早期能帮助筛选潜在的候选药物，提升研发的效率。其相关技术包括如几何图学习毒性（GGL-Tox）模型，通过多尺度加权有色图（MWCGs）结合机器学习算法，在化合物毒性分类上表现优于传统方法。因此，有效针对毒理学做预测可以指导研发人员选择更安全的原材料和合成方法来设计出符合环保和健康要求的产品，此举将有助于环境保护，防止化学物质破坏生态平衡以及经济与资源效益（图4）。

图4 数据驱动的毒理学研究

深度学习方法的预测过程主要是先通过广泛收集反应物、催化剂、溶剂、温度和产率等与化学反应相关的数据后运用相关算法对它们进行训练来构建能够精准预测反应条件变化对结果影响的预测模型，这样能帮助化学家在开展实验之前，通过计算机模拟化学反应的方式来优先筛选出最合适的反应条件，从而大幅节省有机合成的时间，显著提升反应的产率与选择性。此外，该策略还有助于挖掘全新的化学反应机制，扩展更广阔的化学空间。从绿色化学的角度来看，数据驱动的化学反应能降低反应过程中的能源消耗，减少副产物的生成，推动化学工业朝着更绿色环保的方向发展（图5）。

图5 基于数据驱动的有机合成实验

数字化化学在当今时代背景下蓬勃发展，人们将多种数字化技术与化学领域结合来助力药物发现、材料科学的进程，如深度学习方法预测化合物属性以加速新药及新材料开发，自然语言处理技术可以挖掘文献及临床报告等与化学实体、疾病等相关的信息。将光谱学与人工智能技术结合也可应用于法医鉴定、环境检测等多个方面。此外，虚拟现实技术也为化学教育打造一个可互动的安全环境。在未来，数字化化学将继续利用这些技术，在各领域进一步深入应用，朝着更高效、可持续和创新方向发展，推动化学研究、教育、工业实践等全面变革与进步，拓展化学领域的边界与影响力。

参考文献

来源：小向科技论