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種化合物會發出熒光，其中6個在紫外線照射下會發出熒光(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%，有望大幅節省在實驗室中制造和測試化合物得時間。
傳統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，搜索所有可能得分子，并找到符合要求得分子。但可獲得得數據中，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。相關成果發表在《科學進展》(Science Advances)。
前述團隊使用了一種全新得分子發生器，其利用機器學習來根據所需特性，給出可用分子得建議。然后，通過執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循環重復這些步驟，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出肉眼可見波長熒光得分子。經過五天得數字運算，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，發現其中六種是熒光得，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生器與量子化學計算相結合，以用于發現熒光分子?！比毡纠砘瘜W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不同，熒光是一種光致發光得冷發光現象，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上，并試圖用其同時優化多種化學特性。
：李躍群
校對：張艷
