Science 杂志提出了全世界最前沿的125个科学问题。第10个问题是：AI 会重新定义化学的未来吗？（Will AI redefine the future of chemistry?）

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      学科的发展主要是克服现在及未来需要面对的困难，目前，化学研究的困难可以主要概括为以下几个方面：

反应的复杂性：化学反应的过程和机理往往涉及多个步骤、多个中间体、多个影响因素，需要进行精确的计算和控制，才能达到预期的效果。同时，化学反应的结果也可能受到环境条件、杂质、催化剂等的影响，导致不可预测的变化。

化学空间巨大：化学空间是指所有可能存在的化合物的集合，其规模是非常庞大的，估计有10⁶⁰到10²⁰⁰个不同的分子。在这样一个庞大的空间中，寻找具有特定性质和功能的化合物是非常困难的，需要进行大量的筛选和优化。

       数据的缺乏和质量：化学数据是指关于化合物结构、性质、反应等方面的信息，它是进行化学研究和创新的重要基础。然而，目前存在的化学数据往往是不完整、不一致、不标准等问题，给化学研究带来了很大的困难。            

        知识的传递：化学知识是指关于化学现象、规律、原理等方面的理论和方法，它是进行化学研究和创新的重要指导。然而，目前存在的化学知识往往是分散、零碎、抽象、专业等特点，给化学教育和交流带来了很大的困难。 

        针对现在不断展开以及深入的化学研究，对各个领域的发展，这些困难和矛盾会越来越突出和明显。针对上面的核心问题，AI能为化学提供的帮助也是全方位的。用一些关键点来概括，大致有以下一些：   

化学键：AI可以通过理论计算和数据分析，预测不同分子之间的化学键类型、强度、长度和角度，从而设计出具有特定性质和功能的新型化合物。            

大数据：AI可以利用深度神经网络和符号AI等技术，从海量的化学反应数据中寻找隐藏的规律和模式，规划出高效和创新的化学合成路线。            

深度学习：通过深度学习算法，自动提取化学结构和性质之间的复杂关系，构建出精准的预测模型，为化学研究提供指导和优化。            

大模型：AI可以通过大规模的计算机模拟，模拟复杂的化学反应过程和机理，揭示化学现象背后的物理原理，为化学实验提供理论支持。            

化学反应：通过机器学习和蒙特卡洛树等方法，搜索出最优的反应条件和催化剂，实现对反应速率和选择性的精准控制，提高化学反应的效率和绿色性。            

连接：化学工作者在AI的帮助下，可以通过数据挖掘和知识图谱等技术，整合不同来源和层次的化学信息，建立起化学知识的连接网络，为化学研究提供全面和系统的视角。            

神经元：AI可以通过人工神经网络和深度强化学习等技术，模拟人类的思维过程和智能行为，实现对化学问题的自主学习和优化反馈，为化学研究提供创新和灵活的解决方案。            

复杂：AI可以通过多任务学习和迁移学习等技术，处理多种类型和维度的化学数据，解决复杂的化学问题，为化学研究提供精确和鲁棒的预测能力。            

空间：AI可以通过卷积神经网络和生成对抗网络等技术，分析和生成具有空间结构的化学图像，如晶体结构、分子轨道、电子密度等，为化学研究提供直观和美观的可视化效果。            

高维度：AI可以通过张量分解和图神经网络等技术，处理具有高维度特征的化学数据，如分子指纹、谱图、拓扑图等，为化学研究提供丰富和有效的表征方式。 

人工智能辅助化学近些年来得到了巨大的发展，期刊文献层出不穷，我们可以看几个非常显眼的最新进展（这些不光化学工作者感兴趣，好多其他领域研究者也耳熟能详）：      

蛋白质结构预测：DeepMind的AlphaFold和华盛顿大学的RoseTTAFold软件利用深度学习技术，实现了对蛋白质三级结构的高精度预测，为生物医学研究提供了强大的工具。            

AI机器人化学家：利物浦大学的研究人员开发了一款具有人形特征的AI机器人化学家，可以在标准实验室中自主完成各种实验操作，并研发出新型化学催化剂。            

药物设计和性质预测：多个研究团队利用机器学习和生成式模型，实现了对药物分子的快速设计、筛选和优化，以及对药物性质和活性的准确预测。            

化学合成规划：多个研究团队利用机器学习和符号AI等技术，实现了对复杂分子的高效和创新的化学合成路线的规划和优化。 

实际这些越来越多的应用已经很难用常规的通常意义上的化学规则去完整地解释了，假以时日，化学工作者就可能在更高层面上使用一些规则去实现研究目的了。