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科學(xué)家們希望繪制出一張包含所有分子的化學(xué)圖譜，其中具有相似性質(zhì)的分子會(huì)聚集在一起。
圖片來(lái)源：《新科學(xué)家》雜志網(wǎng)站

化學(xué)家們希望繪制出包含每種可能分子的圖譜，將具有相似性質(zhì)的分子放在一起。例如，對(duì)熱或其他化學(xué)物質(zhì)有類似反應(yīng)的化合物會(huì)聚集在一起。此外，不同屬性將對(duì)應(yīng)于圖譜中不同的維度，這意味著，如果研究人員知道某種含有有毒成分的催化劑，就可以沿著毒性維度找到一種無(wú)毒但同樣有效的催化劑。

但確定這么多分子及其性質(zhì)極具挑戰(zhàn)，不過(guò)，研究人員表示，人工智能現(xiàn)在可能足以幫助他們克服繪制這幅圖譜面臨的挑戰(zhàn)。

一些具有類似目的的圖譜已經(jīng)存在，例如，科學(xué)家已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)包含1664億個(gè)小于17個(gè)原子的有機(jī)分子的數(shù)據(jù)庫(kù)ChemMaps。但ChemMaps及類似圖譜與包含所有可能分子的圖譜相比，可謂“小巫見(jiàn)大巫”。僅僅是小的類藥物化合物，就可能有多達(dá)1060個(gè)分子，每個(gè)分子都具有多種特性。

研究人員指出，“阿爾法折疊”這一人工智能工具，預(yù)測(cè)了地球上幾乎每種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，證明類似的東西可能很快就會(huì)用于化學(xué)。

不過(guò)，也有科學(xué)家指出，利用人工智能構(gòu)建化學(xué)地圖將面臨困難，因?yàn)樗璧囊恍?shù)據(jù)并不容易獲取。