生成式人工智能的崛起正在改变科学家们预测化学反应的方式。传统模型受限于对基本物理原理的*理解有限*，例如质量守恒。一种新的方法由麻省理工学院的研究团队开发，整合了物理约束以显著提高化学预测的准确性。该系统开辟了前所未有的视角，承诺在新药物设计中提供*更好的可靠性*。将模型锚定在*科学现实*中，可以避免之前预测模型固有的常见错误。
预测化学反应的创新方法
最近在人工智能领域的进展试图利用生成语言模型来预测化学反应的结果。这些尝试遇到了限制，特别是由于对基本物理原理，例如质量守恒定律的了解不足。
物理约束的整合
麻省理工学院的一组研究人员最近提出了一种将这些物理约束整合进化学反应预测模型的方法。这种方法显著提高了模型所生成结果的准确性和可靠性。
FlowER项目
这一新过程，被称为FlowER（电子重分布的流匹配），利用了一种基于20世纪70年代化学家Ivar Ugi开发的方法的电子矩阵。该矩阵记录反应过程中所有电子的轨迹，从而避免了电子的不当添加或删除。
严格方法的优势
从这个角度来看，FlowER模型防止了语言模型生成不存在的原子，从而为更现实的预测铺平了道路。研究人员强调，这种方法有助于在化学转化过程中保持原子和电子的保留。
通过实验数据框架模型
通过依赖于来自专利文献的验证实验数据，该团队成功建立了反应的潜在机制。对可靠数据的强调可以最大限度地减少偏差风险，从而确保预测具有更高的有效性。
系统的特点和局限性
研究表明，尽管该系统具有潜力，但仍处于早期阶段。目前，该模型已在超过一百万个化学反应的数据上进行训练，但尚未涵盖某些金属类型和某些催化反应。
开放源码供所有人使用
研究人员计划将该技术在一个开放源码平台上提供给科学界，特别是在GitHub上。相关模型和数据将对所有对化学领域进展感兴趣的研究人员开放。
对药物化学及其他领域的潜在影响
这一进展可能会在诸如药物化学、材料发现以及大气化学等多个领域进行变革。对于电化学系统的影响也十分重要，将这一模型视作潜在应用。
迈向深入的机制理解
FlowER项目旨在促进对化学机制的理解，同时获取新的复杂反应。研究人员展望未来的扩展，整合催化循环并深入探讨今日仍然广泛未被探索的金属建模。
这一创新方法使我们能够想象一个未来，化学与人工智能交汇以解决复杂问题。在这一领域取得的进展可能会彻底改变化学研究并带来显著发现。
参考文献和资源
最近的文章还提到生成式人工智能技术的影响，例如Spatial Incite，以及在生成式人工智能领域的重大投资，例如某出版商为其工具募集了2亿美金，参见Actu.ai。
一些革命性的模型，如由谷歌最新揭示的VEO和Imagen-3，展示了这项技术的快速发展，参见Actu.ai。
最后，百度似乎正在努力保持在中国生成式人工智能领域的领导地位，这表明该领域的激烈竞争，参见Actu.ai。
ChatGPT的最新回归还重新定义了在人工智能时代学生的学习方式，参见Actu.ai。
关于一种新的生成式人工智能方法预测化学反应的常见问题
这种新生成式人工智能方法带来了哪些主要创新？
这种方法使用基于电子和质量守恒的模型，允许在考虑基本约束的情况下，较为准确地预测化学反应的结果。
这个人工智能模型如何超越之前用于预测化学反应的方法？
与之前仅专注于输入和输出的方法不同，该模型还关注中间步骤并遵循守恒定律，从而增强了预测的有效性。
这个模型可以预测哪些类型的化学反应？
该模型已在超过一百万个反应的数据上进行训练，能够预测广泛的反应类型，尽管在某些金属反应和催化反应方面仍存在局限。
这个人工智能模型可以用于新药物的发现吗？
是的，这项技术有潜力在新药物的设计和创造中提供帮助，通过预测相关的产品和反应机制。
目前该生成式人工智能模型的局限性是什么？
该模型仍处于演示阶段，尚未整合所有化学，特别是某些金属反应和催化反应，这限制了其即时适用性。
用户如何可以访问该人工智能模型？
该模型在GitHub上以开源形式提供，便于任何人探索和使用。
这种方法对化学的长期影响是什么？
该系统可能会改变化学研究，推动新的复杂反应的发现，并提供对反应机制的更好理解，为各个应用领域的重大进展铺平道路。
这个模型是否有实验数据作为基础？
是的，该模型依赖于从专利文献中提取的验证实验数据，确保了对反应机制推断的坚实基础。
