在多倫多大學(xué)，Ted Sargent經(jīng)營(yíng)著一個(gè)類似的試驗(yàn)廚房。他的團(tuán)隊(duì)由研究人員和學(xué)生組成，開發(fā)食譜，仔細(xì)測(cè)量和混合配料，然后評(píng)估后果。

Sargent團(tuán)隊(duì)的構(gòu)想之一，其實(shí)是用二氧化碳做飯。電氣工程師出身的Sargent說(shuō)，他們的目標(biāo)是發(fā)明配方，把溫室氣體“升級(jí)”成有用的材料。未來(lái)的工廠和發(fā)電廠可以利用可再生能源，將二氧化碳轉(zhuǎn)化為可以出售的原材料，或者把它們“抓起來(lái)”封存在地下，而不是將污染物直接排放到空氣中。

有一類很有前景的配方，是將二氧化碳與其他反應(yīng)物電轟擊，將其轉(zhuǎn)化為由兩個(gè)碳原子和四個(gè)氫組成的六原子分子乙烯。乙烯是一種用來(lái)制造普通塑料的原料，包括超市和拉鏈袋中的塑料。Sargent認(rèn)為這是一種很有商業(yè)價(jià)值的化學(xué)品，背后會(huì)是大約600億美元的市場(chǎng)規(guī)模。

二氧化碳“升級(jí)”圖

不過(guò)，Sargent工作的真正意義不只是他的食譜多么有意思——他在用人工智能做飯。

Sargent團(tuán)隊(duì)通過(guò)使用新的人工智能和超級(jí)計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)，發(fā)現(xiàn)了制造乙烯的新成分，而這些技術(shù)在過(guò)去十年里在材料科學(xué)家中越來(lái)越受歡迎。

Sargent與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Zachary Ulissi合作，后者專門研究如何利用算法發(fā)明新材料。

Ulissi模擬了12229張共244種不同晶體的顯微特寫照片，瞄準(zhǔn)了最有希望制造乙烯的候選晶體。特別是，他們希望找到一種材料，能讓二氧化碳分解過(guò)程中產(chǎn)生的一氧化碳分子更容易粘附。

Ulissi用一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行了一小部分模擬，但這項(xiàng)任務(wù)太費(fèi)時(shí)間了，不可能完成所有12229張?zhí)貙?。又所以他用這些超級(jí)計(jì)算的結(jié)果訓(xùn)練了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓機(jī)器學(xué)會(huì)怎么快速進(jìn)行剩下的模擬。

在多倫多大學(xué)，Ted Sargent用類似的電子設(shè)備來(lái)“升級(jí)”二氧化碳

這些基于計(jì)算機(jī)的方法為研究人員發(fā)現(xiàn)新材料提供了一個(gè)更快、更全面的策略?？茖W(xué)家要發(fā)現(xiàn)一種材料，完成微調(diào)，然后再讓其進(jìn)入到商業(yè)化階段，這整個(gè)過(guò)程可能需要20年甚至更多。

正如愛迪生的故事那樣，在19世紀(jì)70年代，他測(cè)試了3000多種不同的材料，試圖為第一個(gè)價(jià)格合理的白熾燈泡找到合適的燈絲。結(jié)果，下個(gè)世紀(jì)的燈絲是由鎢制成的，是愛迪生從未嘗試過(guò)的一種材料。

同樣地，多倫多/卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的團(tuán)隊(duì)可能也沒(méi)有找到那個(gè)“制勝關(guān)鍵”。他們的配方需要大量的電力來(lái)制造，這意味著現(xiàn)在用二氧化碳生產(chǎn)乙烯是無(wú)利可圖的。

Sargent和他的同事正在努力設(shè)計(jì)更經(jīng)濟(jì)可行的食譜。上周《自然》雜志刊登的最新研究中，他們報(bào)道了多種新材料的發(fā)現(xiàn)，也就是所謂的催化劑，這些新材料能夠更快、更節(jié)能地將二氧化碳轉(zhuǎn)化為乙烯。這些催化劑可能是最終使這項(xiàng)技術(shù)具有可擴(kuò)展性的“秘密武器”。

“我們需要減少碳足跡，但我們也不想因此而犧牲世界各地的繁榮?！盨argent說(shuō)。

有了計(jì)算機(jī)，材料配方不再嚴(yán)格局限于單個(gè)科學(xué)家的專業(yè)知識(shí)。為了找到他們的催化劑，Ulissi和Sargent的團(tuán)隊(duì)使用了一個(gè)名為Materials Project的公共數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)旨在將材料科學(xué)家作為一個(gè)類似Google的搜索引擎來(lái)服務(wù)。

這個(gè)網(wǎng)站包含了超過(guò)12萬(wàn)種不同無(wú)機(jī)化合物的數(shù)據(jù)。任何人都可以登錄，指定他們想研究的原子元素和化學(xué)性質(zhì)，并迅速找到許多候選材料。

科學(xué)家們找到讓二氧化碳變成塑料的辦法

舉個(gè)例子，Sargent和Ulissi從以前的經(jīng)驗(yàn)中知道，含銅材料是很好的催化劑，因此他們專門針對(duì)由銅制成的非活性合金搜索材料項(xiàng)目，該網(wǎng)站建議從244種晶體開始著手研發(fā)。

從這個(gè)列表中，算法指出，含鋁銅合金可能是最合適的。當(dāng)這些算法預(yù)測(cè)出最佳鋁銅比以及兩種金屬的混合均勻程度時(shí)，實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家根據(jù)這些預(yù)測(cè)合成了材料，并將結(jié)果反饋到算法中。

計(jì)算機(jī)和科學(xué)家們的“天作之合”，使得他們?cè)趯?shí)驗(yàn)室中發(fā)現(xiàn)并生產(chǎn)出17種高效催化劑。

現(xiàn)在更多的科學(xué)家依靠計(jì)算機(jī)工具來(lái)發(fā)明新材料。勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的物理學(xué)家Kristin Persson說(shuō)：“在過(guò)去的20年里，確實(shí)發(fā)生了一場(chǎng)范式的變化。”她表示，計(jì)算技術(shù)“已經(jīng)從小眾應(yīng)用轉(zhuǎn)向推動(dòng)創(chuàng)新”。

2017年，波音公司下屬的研究人員報(bào)告說(shuō)，他們利用AI發(fā)明了一種用于3D打印飛機(jī)部件的粉末合金。同年，洛斯阿拉莫斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員使用AI設(shè)計(jì)了一種合金，這種合金可以反復(fù)加熱和冷卻而不會(huì)減弱。

去年7月，杜拉塞爾公司推出了一款名為Optimum的新型電池，它所含有的新材料，是Persson在2004年首次通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬發(fā)現(xiàn)的。

石油巨頭BP最近也與初創(chuàng)公司Kebotix建立了合作伙伴關(guān)系，這家總部位于馬薩諸塞州的公司開發(fā)了一種AI驅(qū)動(dòng)的工具，以用于設(shè)計(jì)更環(huán)保的塑料配方。

但是，就算使用了AI和超級(jí)計(jì)算機(jī)，Ulissi和Sargent的團(tuán)隊(duì)還是花了大約三年的時(shí)間，來(lái)鑒定和測(cè)試這些新的催化劑。

Persson說(shuō)，目前的瓶頸是在實(shí)驗(yàn)室中混合和測(cè)試化學(xué)物質(zhì)——算法確實(shí)可以起到很大的作用，但你仍然需要在工作臺(tái)上測(cè)試所有的想法。

“我們不能雇傭?qū)W校里的每一個(gè)研究生都站在流水線上，去嘗試各種各樣的可能性，而這些可能性正是計(jì)算結(jié)果向他們拋出的?！盤ersson認(rèn)為，將機(jī)器人納入工作流程將加快材料的發(fā)現(xiàn)，這是材料研究的必經(jīng)之路。

事實(shí)上，Kebotix已經(jīng)開始使用機(jī)器人來(lái)發(fā)現(xiàn)化學(xué)物質(zhì)，首席執(zhí)行官Jill Becker將其稱為“自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室”（auto-driving laboratory）：計(jì)算機(jī)模擬為新材料的配方提供建議，機(jī)器人則對(duì)這些配方進(jìn)行測(cè)試。、

Kebotix的客戶可以選擇獨(dú)立使用這些功能，最近就有一家國(guó)家衛(wèi)生研究院實(shí)驗(yàn)室使用他們的AI軟件，更有效地進(jìn)行藥物開發(fā)實(shí)驗(yàn)。

不過(guò)，有了機(jī)器人，材料的發(fā)現(xiàn)還是需要人類的監(jiān)督。Sargent表示，算法不是非常精確，合成新材料仍然需要“相當(dāng)數(shù)量的手工制作”。

“實(shí)驗(yàn)主義者不會(huì)讓理論家感到驚訝。就算有立式攪拌機(jī)、Instapots和面包機(jī)，廚房仍然需要一名廚師?！盨argent說(shuō)。

雷鋒網(wǎng)編譯，via WIRED：https://www.wired.com/story/this-lab-cooks-with-ai-to-make-new-materials/

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