IBM希望彻底改变工业化学，在此过程中，Covid-19疗法的发现时间可能缩短了一半
照片：IBM Research
IBM对其新的用于执行化学合成的自动化系统充满信心，因为蓝色巨人（Big Blue）在仅有20名左右的记者的房间里演示复杂的技术。
IBM甚至让一名记者选择了该分子用于演示：一种可能在Covid-19中得到治疗的分子。然后，我们观察到该系统合成并测试了该分子，并将其分析结果提供给了我们在其他记者的计算机上都能看到的PDF文档。
该复杂系统基于IBM三年前开始开发的技术 ，该技术使用人工智能（AI）预测化学反应。在2018年8月，IBM通过云提供了此服务，并将其称为RXN for Chemistry。
现在，该公司为其基于云的AI增加了新的亮点：机器人技术。这个新的和改进的系统在化学上不再简单命名为RXN，在化学上不再命名为RoboRXN。
RoboRXN现场演示的所有记者都可以看到机器人系统执行了各个步骤，例如将反应器移至小试剂中，然后将溶剂移至小试剂中。该 机器人系统进行的 整个集合程序-的完成分子-的合成和分析在八个步骤。
图片：IBM ResearchIBM RXN可在几秒钟内帮助预测化学反应的结果或设计逆向合成。
在常规实践中，用户将能够提出他们想要测试的分子的组合。AI将接获订单并分配一个机器人系统来运行生产和测试分子所需的反应。将为用户提供其分子性能的分析。
早在今年三月，总部位于硅谷的初创公司Strateos就展示了与他们开发的类似的东西。该系统还采用了一个机器人系统来帮助在云端工作的研究人员创建新的化合物。但是，区别于IBM系统的是它并入了第三个元素：AI。
IBM AI模型的基础是一种机器学习翻译方法，可以像对待语言翻译一样对待化学反应。它通过使用统计机器智能和学习引擎（SMILE）表示法来描述化学实体，通过将反应物和试剂转换为产物来翻译化学语言。
IBM还利用自动数据驱动策略来确保其数据质量。那里的研究人员使用了数百万种化学反应来教授AI系统化学，但其中包含的数据是错误。那么，IBM如何清除这些所谓的嘈杂数据以消除出现不良模型的可能性？
根据IBM Zurich h 的研究人员Alessandra Toniato的说法 ，该团队实施了他们所谓的“忘记实验”。
Toniato解释说，他们以这种方法询问AI模型，如何确定给出的化学实例是正确化学的实例。当面对这种选择时，AI会识别出“从未学习过”，“被遗忘六次”或“从未遗忘”的化学反应。那些“从未被遗忘”的例子就是干净的例子，这样他们就可以清理出AI呈现的数据。
尽管AI一直是化学RXN的一部分，但机器人技术是最新的元素。认知研究人员Matteo Manica说，将反应进行到机器人系统上的预期主要收益是使化学家摆脱了繁琐的不得不从头开始设计合成的繁琐过程。 IBM ResearchZürich的卫生保健和生命科学。
“在这个演示中，您可以看到该系统如何在人类和AI之间协同工作，” Manica说。“结合我们可以在世界任何地方使用24/7机器人系统来运行所有这些流程的事实，您可以看到它如何真正帮助加快整个流程。”
IBM追求其最新技术的业务模式似乎有两种。一种是将整个系统部署在公司内部。另一个是为私有云安装提供许可证。
“从业务的角度来看，您可以考虑拥有一个像我们证明的那样的系统，可以在公司或研究小组内部进行复制，希望可以使用这些技术，” IBM Research Europe杰出RSM经理Teodoro Laino说。 。 “另一方面，我们也在努力使整个系统达到服务水平。”
就像IBM对其新技术充满信心一样，该公司也对其抱有很高的期望。
莱诺补充说：“我们的目标是在全球范围内提供化学服务，这是一种化学亚马逊。在这里，您无需寻找已有的化学，而是在按需创造化学。”
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