新華社記者 陳諾

一條長長的實驗桌前，一位體重200公斤的“化學家”拖著“輕盈”的步子，抬起結實的雙臂抓取試管，依次走過液體進樣臺、磁力攪拌臺、烘干工作臺，進行樣品稱重、攪拌、離心、烘干……在位于安徽合肥的中國科學技術大學一間實驗室里，有這樣一群“機器化學家”，用夜以繼日的勞動，“慶祝”又一年的“五一”國際勞動節(jié)。

“五一”國際勞動節(jié)前夕，“機器化學家”在實驗室做實驗。新華社記者陳諾 攝

“人工智能+”賦能千行百業(yè)，以人工智能引領科研范式變革，加速各領域科技創(chuàng)新突破，“機器化學家”正是其中代表之一。它由“化學大腦”、機器人實驗員和智能化學工作站三部分組成，能自己“看”論文、“想”方案、“做”實驗，甚至“學”經驗。

一、“小來”的誕生

傳統(tǒng)化學研究范式深度依賴于“試錯法”，其局限性使得新物質創(chuàng)制的周期長、成本高。在實驗室里，科研人員需要日復一日地閱讀文獻、設計實驗、調配試劑，像大海撈針一樣從無數種材料組合中尋找最優(yōu)解。

時間回到2013年，中科大化學與材料科學學院教授江俊在出差途中，與同事聊起化學研究的困境：實驗效率低、數據分散，許多成果“藏在”國外期刊里，引用還得花錢。“能否用大數據技術革新化學研究？”大伙兒一拍即合。

“機器化學家”用機械臂拿取樣品。（受訪單位提供）

但這條路并不好走。團隊花了三年時間，像“螞蟻搬家”一樣從教科書、論文和專利中整理出百萬條化學數據。然而，光有數據還不夠——如何讓機器理解復雜的化學知識？他們又想到一個妙招：把本校相關領域專家的研究經驗“灌”進計算機。比如，設計催化劑時調用“熊宇杰大腦”，研究發(fā)光材料時啟用“張國慶大腦”，給機器人“吃小灶”。

2020年，同校的自動化專家尚偉偉帶著機器人技術加入，讓“化學大腦”終于有了手和腳。一年后，“機器化學家”“小來”正式誕生，它集成了2臺移動機器人、19個智能化學工作站和高通量計算系統(tǒng)，日均能完成2000次精準操作，抵得上五六名科研人員的工作量。“它的機械臂連0.1毫米厚的碳紙都能穩(wěn)穩(wěn)抓起，比人手還穩(wěn)。”江俊說。

“機器化學家”實驗室全景。（受訪單位提供）

在火星制氧催化劑研究中，“小來”展現了驚人能力。面對376萬種配方組合，僅靠人類科研團隊一一實驗驗證需2000年，而“小來”通過分析5萬篇論文、融合實驗與計算數據，僅6周便找到最優(yōu)解，為利用火星上的水制備氧氣提供了高效率、低能耗的解決方案，探索出一條在地球外星系就地取材研制化學品的新路，國際知名學術期刊《自然·合成》發(fā)表了這一研究成果。

二、從“小來”到“小臨”

“機器化學家”還在迭代升級，去年，實驗室里多了個新成員——“小臨”。作為第二代“機器化學家”，它比“小來”多了一條機械臂，實驗效率更高，更為關鍵的是它接入了多個生成式大模型，腦袋更加“靈活”，不僅能自行設計實驗，還能對實驗進行智能優(yōu)化。

4月26日，觀眾在第三屆中國（安徽）科技創(chuàng)新成果轉化交易會上參觀“機器化學家”“小臨”。新華社記者周牧 攝

“如果說‘小來’是勤奮的實驗員，那‘小臨’更像一位合格的‘化學家’了。”江俊說。

“小臨”上崗的第一次大戰(zhàn)，就是幫方天成博士團隊研發(fā)一種吸能材料，有望解決新能源汽車電池過熱爆燃等問題。按傳統(tǒng)方法，光是篩選材料配方需要十年，但“小臨”通過分析海量數據，自主設計實驗方案，僅用7個月就找到了最優(yōu)解。

更令人驚喜的是，“小臨”還能主動從失敗中學習。一次實驗中，它嘗試了上百種配方均未成功，卻通過分析數據鎖定了關鍵變量，最終逆風翻盤。“人類可能會因重復試錯而沮喪，但機器永遠保持‘好奇心’。”團隊成員趙路遠說。

三、“小來”和“小臨”的未來計劃

如今的實驗室里，“小來”和“小臨”已成為科研“黃金搭檔”。它們不知疲倦的身影背后，藏著更大的藍圖。團隊計劃在未來幾年建造一座“機器化學家大樓”，容納上百臺機器人、上千個智能工作站。到那時，日均實驗量可達百萬次，新材料研發(fā)效率將呈指數級提升。

“我們還要給機器人裝上‘眼睛’和‘鼻子’。”江俊透露，新一代“機器化學家”將配備紅外和拉曼探頭，能“看見”材料分子結構的變化，甚至“聞”出化學品的細微差異。它們還能通過云端共享數據，像“科研朋友”一樣互相學習。“未來科學家坐在咖啡廳里，就能遠程指揮機器人完成復雜實驗。”

這個勞動節(jié)，“機器化學家”依然在實驗室忙碌。它們沒有假期，卻讓人類科學家得以從重復性工作中解放，投身更富創(chuàng)造性的思考。正如它們的名字——小“來”和小“臨”，有了它們，未來正在加速來臨。