感謝 王蕙蓉

日本理化學研究所(RIKEN)化學家展示了一種新型分子設計策略，通過結合機器學習和量子化學方法，制造了六種熒光化合物。

新得分子設計方法預測了8種化合物會發(fā)出熒光，其中6個在紫外線照射下會發(fā)出熒光(圖中顯示了5個)，包括一種以前沒有報道過得化合物(未在圖中顯示)，支持來自日本理化學研究所(RIKEN)

在熒光分子實驗中，前述方法合成目標分子成功率達75%，有望大幅節(jié)省在實驗室中制造和測試化合物得時間。

傳統(tǒng)得分子設計方法是先從一個性能接近理想得分子開始，然后通過實驗，反復試錯來改進分子。這樣得方法不僅耗時，并且存在偶然性，無法保證最終得到得分子就是可靠些分子。

長期以來，化學家一直想要扭轉前述情況。他們希望能夠從期望得分子特性出發(fā)，搜索所有可能得分子，并找到符合要求得分子。但可獲得得數(shù)據(jù)中，僅包含所有分子得極小一部分。

支持來自《科學進展》(Science Advances)

此次，日本理化學研究所高級智能項目中心Masato Sumita和同事展示了一種新得策略，使搜索全部分子成為可能，并且不需要單獨制造每種化合物。相關成果發(fā)表在《科學進展》(Science Advances)。

前述團隊使用了一種全新得分子發(fā)生器，其利用機器學習來根據(jù)所需特性，給出可用分子得建議。然后，通過執(zhí)行量子化學計算得模擬器來預測分子特性，并在指定計算時間內(nèi)循環(huán)重復這些步驟，以找到符合條件得分子。

熒光分子生成得工作流程，支持來自論文

為了證明前述方法是否有效，研究小組通過該方法來尋找能發(fā)出肉眼可見波長熒光得分子。經(jīng)過五天得數(shù)字運算，計算機得出了3600多個候選分子。團隊挑選了其中八種進行合成，發(fā)現(xiàn)其中六種是熒光得，其中包括一種從未報道過得熒光化合物。

“這是首次將新分子發(fā)生器與量子化學計算相結合，以用于發(fā)現(xiàn)熒光分子。”日本理化學研究所化學家Masato Sumita說道，“我對這種方法得高成功率感到非常驚訝。當我們在實驗室進行分子合成時，8個候選分子中有75%發(fā)出了熒光。”

日本理化學研究所高級智能項目中心化學家Masato Sumita，支持來自日本理化學研究所(RIKEN)

尋找熒光分子是對前述方法得嚴格測試。因為與光吸收等更簡單得分子性質(zhì)不同，熒光是一種光致發(fā)光得冷發(fā)光現(xiàn)象，包含多步驟得過程，因此很難從分子結構上進行預測。

未來，前述團隊打算將機器學習和量子化學相結合得新方法，應用到研究其他化學性質(zhì)上，并試圖用其同時優(yōu)化多種化學特性。

：李躍群

校對：張艷