新华社合肥5月5日电（记者陈诺）一条长长的小来试验桌前 ，一位体重200公斤的小临“化学家”拖着“轻盈”的脚步 ，抬起健壮的同解双臂抓取试管，顺次走过液体进样台 、机器磁力拌和台 、化学烘干工作台，故事进行样品称重 、小来拌和
、小临离心 、同解烘干……在坐落安徽合肥的机器我国科学技能大学一间试验室里 ，有这样一群“机器化学家” ，化学用废寝忘食的故事劳作，“庆祝”又一年的小来“五一”世界劳作节 。 
“五一”世界劳作节前夕 ，小临“机器化学家”在试验室做试验
。同解新华社记者陈诺 摄 。 “人工智能+”赋能千行百业
，以人工智能引领科研范式革新 ，加快各范畴科技立异打破 ，“机器化学家”正是其间代表之一
。它由“化学大脑”、机器人试验员和智能化学工作站三部分组成 ，能自己“看”论文 、“想”方案
、“做”试验 ，乃至“学”经历 。 。一
、“小来”的诞生。 传统化学研讨范式深度依赖于“试错法” ，其局限性使得新物质创制的周期长 、本钱高 。在试验室里，科研人员需求日复一日地阅览文献、规划试验 、分配试剂 ，像难如登天相同从无数种资料组合中寻觅最优解
。 时刻回到2013年 ，中科大化学与资料科学学院教授江俊在出差途中 ，与搭档聊起化学研讨的窘境：试验功率低 、数据涣散，许多效果“藏在”国外期刊里，引证还得花钱
。“能否用大数据技能革新化学研讨 ？”大伙儿一拍即合 。 
“机器化学家”用机械臂拿取样品 。（受访单位供给）。 但这条路并不好走
。团队花了三年时刻，像“蚂蚁搬迁”相同从教科书
、论文和专利中整理出百万条化学数据 。但是 ，光有数据还不行——怎么让机器了解杂乱的化学常识
？他们又想到一个好办法 ：把本校相关范畴专家的研讨经历“灌”进核算机
。比方 ，规划催化剂时调用“熊宇杰大脑” ，研讨发光资料时启用“张国庆大脑” ，给机器人“吃小灶”
。 2020年
，同校的自动化专家尚伟伟带着机器人技能参加，让“化学大脑”总算有了手和脚。一年后 ，“机器化学家”“小来”正式诞生
，它集成了2台移动机器人
、19个智能化学工作站和高通量核算体系
，日均能完结2000次精准操作 ，抵得上五六名科研人员的工作量 。“它的机械臂连0.1毫米厚的碳纸都能稳稳抓起
，比人手还稳。”江俊说 。 
“机器化学家”试验室全景
。（受访单位供给）
。 在火星制氧催化剂研讨中
，“小来”展示了惊人才能 。面临376万种配方组合 ，仅靠人类科研团队逐个试验验证需2000年，而“小来”经过剖析5万篇论文、交融试验与核算数据 ，仅6周便找到最优解 ，为使用火星上的水制备氧气供给了高功率
、低能耗的处理方案 ，探究出一条在地球外星系因地制宜研制化学品的新路 ，世界闻名学术期刊《天然·组成》宣布了这一研讨效果 。
。二、从“小来”到“小临”
。 “机器化学家”还在迭代晋级
，上一年
，试验室里多了个新成员——“小临” 。作为第二代“机器化学家” ，它比“小来”多了一条机械臂
，试验功率更高 ，更为要害的是它接入了多个生成式大模型，脑袋愈加“灵敏” ，不仅能自行规划试验
，还能对试验进行智能优化
。 
4月26日，观众在第三届我国（安徽）科技立异效果转化买卖会上观赏“机器化学家”“小临”
。新华社记者周牧 摄 。 “如果说‘小来’是勤勉的试验员
，那‘小临’更像一位合格的‘化学家’了 。”江俊说 。 “小临”上岗的第一次大战
，便是帮方天成博士团队研制一种吸能资料 ，有望处理新能源轿车电池过热爆燃等问题 。按传统办法 ，光是挑选资料配方需求十年
，但“小临”经过剖析海量数据，自主规划试验方案
，仅用7个月就找到了最优解。 更令人惊喜的是 ，“小临”还能自动从失利中学习。一次试验中 ，它尝试了上百种配方均未成功
，却经过剖析数据确定了要害变量 ，终究逆风翻盘 。“人类可能会因重复试错而懊丧，但机器永久坚持‘好奇心’
。”团队成员赵路远说 。 。三、“小来”和“小临”的未来方案 。 现在的试验室里 ，“小来”和“小临”已成为科研“黄金搭档”。它们不知疲倦的身影背面 ，藏着更大的蓝图 。团队方案在未来几年制作一座“机器化学家大楼” ，包容上百台机器人 、上千个智能工作站 。到那时 ，日均试验量可达百万次 ，新资料研制功率将呈指数级提高 。 “咱们还要给机器人装上‘眼睛’和‘鼻子’ 。”江俊泄漏
，新一代“机器化学家”将装备红外和拉曼探头 ，能“看见”资料分子结构的改变 ，乃至“闻”出化学品的纤细差异。它们还能经过云端同享数据 ，像“科研朋友”相同互相学习 。“未来科学家坐在咖啡厅里 ，就能长途指挥机器人完结杂乱试验 。”。 这个劳作节 ，“机器化学家”仍然在试验室繁忙 。它们没有假日
，却让人类科学家得以从重复性工作中解放
，投身更富创造性的考虑 。正如它们的姓名——小“来”和小“临”
，有了它们 ，未来正在加快降临 。
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