机器人平台支持AI自动化分子生产

由人工智能指导和由机器人平台提供动力，由麻省理工学院研究人员开发的系统更接近自动化小分子的生产.IMAGES：
Connor Coley，Felice Frankel

新系统可以从耗时的任务中免费获得替补化学家，可能有助于激发新的分子。

由人工智能引导和由机器人平台提供动力，该系统由麻省理工学院研究人员开发的系统更接近，以自动化可用于医学，太阳能和聚合物化学的小分子的生产。

该系统在8月8日发出的科技问题中，可以从各种日常常规和耗时的任务中释放长凳化学家，并且可能表明根据该研究共同领导者Klavs F.Jensen的情况，如何制定如何制定新的分子化合物的可能性，沃伦K.刘易斯化学工程教授，罗伯西F. jamison，罗伯特R.泰勒化学和麻省理工学院助理助理教授。

该技术“有助于帮助人们削减分子建筑的所有繁琐部分”，包括抬起潜在的反应途径，并每次生产新分子时，建立分子组装线的组分.Jensen说。

“作为化学家，它可能会给你对你以前没有想过的新反应的启示，”他补充道。

其他麻省理工学院作者在TheScience上包括Connor W. CoNey，Dale A. Thomas III，Justin Am Lummiss，Jonathan N. Jaworski，Christopher P. Breen，Victor Schultz，Travis Hart，Joshua S. Fishman，Luke Rogers，Hanyu Gao，Robert W. 。Hicklin，Pieter P. Plehiers，Joshua Byington，John S. Piotti，William H. Green和A. John Hart。

从吸引到成品的食谱

新系统结合了三个主要步骤。首先，由人工智能引导的软件表明了一种合成分子的路线，然后专家化学家们审查这条路线并将其精炼成化学“配方”，最后将配方发送到机器人平台，该机器人平台自动组装硬件并进行反应。构建分子。

Coley和他的同事一直在三年多的时间来开发开源软件套件，并确定可能的合成路线。在该软件的核心是几个神经网络模型，研究人员培训了数百万以前发表的来自Reaxys和美国专利和商标办公室数据库的化学反应。该软件使用这些数据来识别它相信的反应变换和条件适合于建立新化合物。

“它有助于使高级别决定有关哪些中间体和起始材料使用，然后更详细地分析您可能想要使用的条件以及这些反应可能是成功的，”Coley说。

“软件设计背后的主要动机之一是它不仅仅为您提供了我们了解的分子或我们了解的分子建议，”他指出。“它可以概括到从未制作的新分子。”

然后，化学家们审查了软件产生的建议的合成路线，以构建目标分子的更完整的配方。化学家有时需要进行具有试剂浓度和反应温度的实验室实验或修补剂，以及其他变化。

“他们从AI中采取了一些灵感，并将其转换为可执行的配方文件，这主要是因为目前的化学文献没有足够的信息直接从自动化系统上执行的灵感来移动，”Jamison说。

然后将最终配方加载到一个机器人臂组装模块化反应器，分离器和其他处理单元的平台上，该平台将泵和带有分子成分的连续流动路径，连接泵和线。

“你加载了配方 - 这就是控制机器人平台的方法 - 你加载试剂，然后按Go，并允许您生成兴趣分子，”托马斯说。“然后在完成后，它会刷新系统，您可以加载下一组试剂和配方，并允许它运行。”

与去年的持续流量系统不同，在每种合成之后必须手动康诵，新系统完全由机器人平台康明。

“这使我们能够在另一个分子之后序列，并且自主地生成系统上的分子库”，“Jensen说。

平台的设计，大约两个立方米的尺寸 - 略小于标准化学烟罩 - 类似于电话交换机板和操作员系统，它们在平台上的模块之间移动连接。

“机器人臂是让我们操纵流体路径的原因，这减少了系统的流体模块的数量和流体的复杂性，通过降低流体复杂性，我们可以提高分子复杂性，”托马斯说。“这使我们能够增加额外的反作步，并扩展可以在相对较小的占地面积内完成系统的反应集。”

迈向完全自动化

研究人员通过创造15种不同的药用的不同合成复杂性的不同药用小分子来测试全系统，该过程在两个小时之间的任何地方，最简单的创造到大约68小时的制造多种化合物。

该团队合成了各种化合物：阿司匹林和背面工艺中的抗生素Secnidazole;止痛药利多卡因和抗令人令人讨厌的药物二聚醇泮使用常见的试剂原料的背靠背工艺;血液较薄的华法林和帕金森病药物野生素酰胺，以展示软件如何设计具有类似分子组分但不同的3-D结构的化合物;和一家五口之家五味抑制剂药物和四口四口非甾体抗炎药。

“我对化学的普及和各种化学反应的普遍性感到特别自豪，”Jamison说，当前连续流动系统中的约12种不同的反应相比，该系统处理了约30种不同的反应。

“我们真的试图缩小这些程序的思想之间的差距以及实际运行合成所需的差距，”Coley说。“我们希望下一代制度将进一步增加科学家可以将其努力集中在创造力和设计上的时间和努力的一小部分。”

部分由美国国防高级研究项目局（DARPA）制作课程支持该研究。