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        日本理化所利用量子化學機器學習_熒光分子合成成

        放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-12-01 00:56:14    作者:葉政坤    瀏覽次數(shù):58
        導讀

        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(shè)計策略,通過結(jié)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(shè)計方法預測了8種化合物會發(fā)出熒光,其中6個在紫

        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(shè)計策略,通過結(jié)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(shè)計方法預測了8種化合物會發(fā)出熒光,其中6個在紫外線照射下會發(fā)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(jié)省在實驗室中制造和測試化合物得時間。

        傳統(tǒng)得分子設(shè)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(zhuǎn)前述情況。他們希望能夠從期望得分子特性出發(fā),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(shù)據(jù)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(guān)成果發(fā)表在《科學進展》(Science Advances)。

        前述團隊使用了一種全新得分子發(fā)生器,其利用機器學習來根據(jù)所需特性,給出可用分子得建議。然后,通過執(zhí)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(nèi)循環(huán)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(fā)出肉眼可見波長熒光得分子。經(jīng)過五天得數(shù)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(fā)現(xiàn)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(fā)生器與量子化學計算相結(jié)合,以用于發(fā)現(xiàn)熒光分子。”日本理化學研究所化學家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(fā)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(zhì)不同,熒光是一種光致發(fā)光得冷發(fā)光現(xiàn)象,包含多步驟得過程,因此很難從分子結(jié)構(gòu)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(jié)合得新方法,應用到研究其他化學性質(zhì)上,并試圖用其同時優(yōu)化多種化學特性。

        :李躍群

        校對:張艷

         
        (文/葉政坤)
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