材料是现代工业的基础，为了保障国家关键材料安全和可靠供应，2020 年美国政府曾颁布行政令，通过政府资助，开发关键材料的替代材料，确保关键材料供应多样化。在我国，材料供应形势相当严峻。中科院院士、中科院物理研究所极端条件物理重点实验室主任汪卫华曾在 《中国科学报》 接受采访时表示：「我国很多关键材料并不能完全自给，因此希望通过先进的理念推动材料应用的发展及产业化。」
然而，我国传统的材料研发模式主要依赖 “反复试验” 或偶然性的直觉发现，研发过程一般长达 10 – 20 年，加上化学的复杂性以及不同成分组合的可能性变得越来越大，这种试错的方法变得越不实用，在很大程度上已经无法满足 21 世纪强国崛起对新材料的需求。除此之外，根据 《材料科学》 杂志一项关于新材料商业化的研究表明，新材料技术实现商业化的时间平均在10年以上，技术和市场的不确定性也远远高于生物技术和软件技术，这些因素也影响到了新材料的研发和技术的提升。
但随着信息科技的逐渐成熟，人类通过理论计算或人工智能发现新材料成为可能，再配合高通量筛选、合成、制备等技术，大大提高材料发现的效率，而且人工智能于理解与发现各种材料的合成参数与性能间的关联带来极大帮助。
“AI ＋ 高通量” 化合物筛选、合成成为现代研发新趋势
近年来，由于自动化的崛起，高通量筛选 （High throughput screening， HTS） 技术变得不再陌生。目前，高通量筛选已成为化工企业普遍采用的一种新材料发现技术。通过高通量实验方法，可以加快材料筛选和合成，减少耗时费力的 “试错实验”；通过高通量材料筛选技术，可以快速、准确地获取材料研发过程中的一系列关键数据，用于准确指导后续的工艺优化及放大合成过程。通过高通量技术发展和完善材料数据库 ／ 信息学工具，更可以有效管理与利用材料从发现到应用全过程的数据链。
在建立完善的数据库的同时，利用大规模机器学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，实现 “数据智能”。利用 “数据智能”，又可以返回来给材料研发提供指导，使研发过程朝更有希望成功的方向进行，并帮助研发人员解决瓶颈问题，缩短新型材料研发的周期，进而加快了整个领域的进程，因此高通量技术和人工智能的结合应用无疑是对材料科学生产力发展的一次飞跃式提升。
力扬企业引入的 Chemspeed 自动化平台正是将人工智能 （AI）、自动化和高通量筛选技术结合在一起，加速了新型材料筛选、合成的步骤。为了让大家对新一代的材料开发有更进一步的认识，在这里会分享多伦多大学Alá n Aspuru－Guzik 教授如何通过将理论计算、机器学习和 Chemspeed 自动化工作流程解决方案相结合，突破了自主实验室工作的界限。
Chemspeed 自动化高通量平台以卓越性能加速新材料发现
耶拿·弗里德里希·席勒大学（Friedrich Schiller University Jena）（简称耶拿大学） 的有机和大分子化学实验室通过引进自动化技术，通过高通量技术为快速研究聚合参数、以及构建聚合物库提供了可靠的实验方案，并可以针对不同应用对聚合物进行快速筛选及合成，使得实验效率大幅提升。其中，实验室应用的 Chemspeed 自动化平台是耶拿大学进行前沿聚合物和材料研究的重要推动力。
「自动化合成平台使我们能够在时间、速度或聚合物等科学新知识方面获得 5 － 10 倍的提升。结合先进的表征技术，Chemspeed 平台阐明了聚合物结构–性能–关系的关键技术。」负责该实验室的Ulrich S． Schubert 教授说。
在整个实验中，Chemspeed 的 FLEXSHUTTLE 发挥了关键作用。FLEXSHUTTLE 是一个智能化，全自动化的研发工厂，对传统研发方式进行革命性的改变。它可以自由连接不同功能的工作站 （FLEX） 平台，根据不同实验流程任意组合。无与伦比的设计使产品开发效率显著提高，同时兼顾最高效率和最大易用性的特点，帮助耶拿大学团队研发人员突破材料研发过程中的种种瓶颈，实现研发效率 5 – 10 倍的提升。
另外，来自多伦多大学的 AI for Discovery and Self－Driving Labs 研究小组，为了推动实现 “将发现新功能材料或优化已知功能材料所需的时间和花费减少 10 倍的目标”，即从 1000 万美元和 10 年的开发时间 ／ 花费减少到 100 万美元和 1 年，负责人 Alán Aspuru－Guzik 教授结合了来自瑞士的 Chemspeed 自动化平台及人工智能技术，通过计算模拟和机器学习，理论计算得到合适范围内的候选分子，再利用高通量的设备进行样品的制备、合成、工艺开发、配方、应用或测试，从而提高新材料的研发效率。
以合成为例，Chemspeed ISYNTH 自动化合成平台不但能实现全自动化的化合物库合成， 专利的模块化工具及反应器还可以让用户实现平行合成 ／ 组合合成的不同工作流程，包括反应制备、多步合成、后处理、纯化、分析以及将产品转移到存储容器中。
同时，加速联盟 （The Acceleration Consortium， AC） 作为全球材料科学创新中心，在 Alán Aspuru－Guzik 教授的带领下，也积极采用人工智能和自动化技术来加速设计及发现尚未存在的材料。
AC 拥有来自多伦多大学和世界各地的 50多名顶尖研究人员，合作伙伴也包括Chemspeed Technologies、CIFAR、Creative Destruction Lab，加拿大国家研究院 （National Research Council of Canada）、加拿大自然资源 （Natural Resources Canada）、SLAS 和 Vector Institute等。其中Chemspeed 为 AC 提供了全套的实验室自动化技术。据美洲运营主管 Diana Curran 表示：「加速联盟对推进材料研究至关重要。采用自动化实现的高通量并行化实验是这项工作的关键要素。我们的自动化解决方案是此次合作中利用的创新技术之一。」
随着世界竞争格局的不断加剧，减少在合成和筛选方面的时间和投入，降低风险，以研制出高质量、高效用及突破性的新材料，是化工企业立于不败之地的关键。“AI ＋ 高通量”的筛选、合成模式为加速新材料研发提供了有效的解决方法，未来，力扬企业也期待和更多的合作伙伴一起寻找更多优秀的解决方案，助力新材料研发。
