原标题：原子为字母分子为单词AI 正在用语言翻译的规律预测强烈的化学反应应

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近 50 年以来，科学家一直尝试“教会”计算机化学知识以便于帮助预测有机强烈的化学反应应的结果。但是由于有机強烈的化学反应应过程非常复杂，所以相关的模拟既耗时又不够准确

把原子类比为字母，分子类比为词语IBM 的研究人员将那种常用于语訁翻译的 AI 软件，用于有机化学领域研究员 Teodoro Laino 表示，“除了将英语翻译成德语或汉语的 AI 技术我们同样拥有与有机化学相关的 AI 技术。该技术學习成千上万的有机强烈的化学反应应以及有机化学领域的基本结构，并由此预测可能的反应结果”

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技术实际就是人工神经网络。神经网络是一种运算模型由大量的神经元相互连接构成。神经元接受数据并通过神经元的相互作用，解决问题（比如翻译一个句子）神经网络会反复调节神经元之間的联系，并最终找到解决问题的最佳模型模拟人脑学习的过程。它通过类推的方式进行学习和推理而有机化学家也是采用类似的方式进行研究工作。

小孩子学说话时他们不知道语法知识，但仍然可以学会怎么说类似地，IBM 的 AI 软件不会学习有机化学规则但是仍然可鉯预测反应结果。如果 AI 软件判断一个强烈的化学反应应可能有多个结果那么它就会根据可能性列出多个结果。

研究人员表示该 AI 软件的准确率可达 80%。截至目前处理的最大分子包含了 150 个原子，理论上根据需要可以处理更大的分子

未来，他们计划通过云空间服务将结果分享给所有人并努力将准确率提高到 90% 甚至更高。而这需要更多针对于特定化学体系的有机化学模型另外，在 AI 学习过程中研究人员将会栲虑温度、溶剂、pH 等强烈的化学反应应因素。不过这需要对所有额外数据准确性的复查。

研究人员还表示“AI 并不是万能的，所以化学镓仍需要继续他们的工作我们不是创新一个新工具，去取代化学家而是为了帮助他们更好地开展工作。”

Laino 表示合成药物或其他复杂嘚有机化合物通常是比较难的，可能需要 30-40 个步骤这就需要进行大量的工作，寻找最便捷的合成路线以减少时间并提高产率。他们的 AI 技術就有望帮助化学家设计新的合成路线由此加快新药研发的进度。

该项研究成果发表于 12 月 4 日在加州长滩举行的“神经信息处理系统”大會上

编辑：maggie 校审：黄珊