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IBM创建云上化学实验室RoboRXN,降低90%新材料研发成本

      每年, IBM 都会根据 IBM 研究院的全球实验室所取得的研究成果和更广泛的行业趋势,发布一份报告,展示技术将在未来 5 年内从根本上重塑企业和社会的五种方式。

2020年度“未来五年五大创新趋势”预测的重点是:加速发现新材料,实现未来可持续发展。
 

五大创新趋势

为了响应联合国通过其可持续发展目标发起的全球行动号召,IBM 研究人员正在加速发现新材料,帮助解决重大世界性难题。具体来说,IBM正在探索如何运用技术重塑材料设计流程,克服一系列挑战,例如促进人类健康、开发清洁能源以及支持可持续发展、气候行动和负责任的生产。

因为新材料或现有材料的新用途将有助于解决人类面临的诸多全球性挑战:从负担过重的大气层中有效地捕获二氧化碳,并安全地存储起来,从而减轻气候变化;寻找更可持续的农作物种植方法,养活全球持续增长的人口,同时减少碳排放量;重新思考电池和能量存储问题,防患于未然;开发更可持续的电子设备和更有效的抗病毒药物。   
 

         
1: Capturing and transforming CO2 to mitigate climate change
捕获并安全储地存二氧化碳,减轻气候变化
2: Modeling Mother Nature to feed a growing citizenry while reducing carbon emissions
寻找可持续的农作物种植方法,养活全球持续增长的人口,同时减少碳排放量
3: Rethinking batteries before we have to rethink our world
重新思考电池和能量存储问题
4: Sustainable materials, sustainable products, sustainable planet
开发更可持续的产品或电子设备
5: Learning from our past for a healthier future
促进人类健康

 


从提升研究技术做起


尽管这五大创新尚未实现,但绝非异想天开,很快就可以开始迈出这一步。

首先需要改进材料设计方式,这个过程一直以来都很困难且复杂 — 主要原因在于,可能的分子组合的化学空间无比巨大。可能的组合比宇宙中的原子数量还要多。此外,材料的最终属性不仅取决于构成元素,还取决于使用的生产工艺,以及最终结构。

发现一种具有特定属性的新材料通常需要大约 10 年时间,平均耗资逾千万乃至数亿美元。IBM希望借助先进技术,将发现时间和成本降低 90%。这些技术包括人工智能 (AI);通过传统经典计算和新兴量子计算实现的数据增强;通过开放式混合云实现的所谓生成模型(generative models )和实验室自动化(laboratory automation )。通过融合这些技术,IBM希望能够以全新的方式实现人类发现过程的现代化 — 摆脱巧合、运气和机遇等偶然性因素,获得有计划的信心。

首先,人工智能将整合人类关于特定主题的所有知识,特定主题即为我们要解决的全球性挑战。其次,超级计算机和量子模拟将填补人类的知识缺口。根据人工智能收集的历史数据,IBM将创建模型,以生成有关应对该挑战所需的新材料的假设。最后,将借助云技术,使这些材料的生产和测试过程实现自动化。

IBM 设计了一种加速材料发现的方法,其中人工智能是整个材料发现过程链的关键组件。其中包括 IBM 基于云的化学实验室RoboRXN,在这里研究人员可以通过预测化学反应结果来创造新材料。系统可以 24x7 全天候不间断地合成材料,而且只需有限的人工操作。科学家只需向系统提供希望使用的分子,软件中的人工智能就会列出分步方法和成分清单。

RoboRXN 采用的免费 AI 模型在两年前推出,已经为学生、教授和科学家完成了近 100 万次反应预测。自今年年初以来,世界各地的 IBM 科学家纷纷开始利用 RoboRXN 合成用于碳捕获(carbon capture)、光阻剂(photoresists)和抗病毒药物(antivirus)的材料。很快,将投产固氮材料(materials for nitrogen fixation)。

 

IBM RoboRXN 合成了新型冠状病毒治疗分子(左)和碳捕获分子(右)
 

例如,在纽约约克敦高地(Yorktown Heights)的研究人员能够运行一种合成反应,再通过云将结果发送到位于 6,000 英里以外苏黎世的 RoboRXN 实验室,试图生成用于捕获二氧化碳的新材料的目标分子。RoboRXN 分析生成的分子,经过一夜将其合成,随后运送到 IBM 位于加州阿尔马登(Almaden)的研究实验室进行进一步分析。

目前,研究人员正在合成候选分子,用于测试 RoboRXN 的功能。IBM 的长期目标是从能够预测新材料的人工智能驱动系统中获取候选分子,并完全自主地进行合成,然后执行测试。

试想一下,如果不只有一个 RoboRXN,而是有一大群的 RoboRXN 实验室都通过云来接收世界各地的化学家和材料科学家的指令,那会怎样。这样不仅可以加速发现过程,还将大规模推动创意的产生。

这并不意味着 IBM 将涉足材料制造行业。IBM的研究人员致力于开发可加速发现过程的流程,并帮助客户和合作伙伴将其投入使用。IBM 过去的一项“未来五年五大创新趋势”预测就提供了如何实现这些目标的有效蓝图。

2019 年,IBM 预测在未来五年内,诸如 VolCat 之类的塑料回收技术进步可能在全球范围得到采用,帮助解决塑料垃圾泛滥这一世界性难题。VolCat 使用良性有机催化剂(benign organic catalyst ),选择性分解最常见的家用塑料PET(polyethylene terephthalate ),使其恢复为单体成分(monomer constituents)。经过提纯后,可轻松将单体重新聚合成新的 PET。

IBM 研究院打算启动其计划的下一个阶段,推动 VolCat 塑料回收流程走上商业化模式。IBM打算与行业合作伙伴,共同设计、建造和运营试点工厂,证实 VolCat 流程的可扩展性和经济效益。一旦成功,其研究成果将推广到世界各地的制造工厂,制造商将可以使用提纯后的单体制造塑料、纤维或薄膜,不再需要利用石油化工产品制造新的塑料。

IBM 的“未来五年五大创新趋势”预测展示了采用科学方法寻找新方法和新解决方案来应对世界挑战的可能性。当今世界对科学的渴求比任何时候更加迫切,借助科学,从容应对当下的不确定因素,实现未来进步。  
 

作者简介

IBM 院士、IBM 欧洲和非洲地区副总裁兼 IBM 瑞士苏黎世研究实验室主任   Alessandro Curioni 

IBM 研究院首席运营官兼 IBM Impact Science 副总裁  Kathryn Guarini