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據英國《新科學家》雜志網站23日報道，在最近于舊金山舉行的美國化學會年度會議上，研究人員表示，人工智能將幫助科學家繪制出一張囊括所有可能分子的圖譜，其中具有相似性質的化合物會聚集一起，從而加快新材料或新藥的研發過程。
圖片來源：《新科學家》雜志網站
科學家們希望繪制出一張包含所有分子的化學圖譜，其中具有相似性質的分子會聚集在一起。
化學家們希望繪制出包含每種可能分子的圖譜，將具有相似性質的分子放在一起。例如，對熱或其他化學物質有類似反應的化合物會聚集在一起。此外，不同屬性將對應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毒但同樣有效的催化劑。
但確定這么多分子及其性質極具挑戰，不過，研究人員表示，人工智能現在可能足以幫助他們克服繪制這幅圖譜面臨的挑戰。
一些具有類似目的的圖譜已經存在，例如，科學家已經創建了一個包含1664億個小于17個原子的有機分子的數據庫ChemMaps。但ChemMaps及類似圖譜與包含所有可能分子的圖譜相比，可謂“小巫見大巫”。僅僅是小的類藥物化合物，就可能有多達1060個分子，每個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，預測了地球上幾乎每種蛋白質的結構，證明類似的東西可能很快就會用于化學。
不過，也有科學家指出，利用人工智能構建化學地圖將面臨困難，因為所需的一些數據并不容易獲取。
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