AI在化學反應優化的應用：材料世界網

陳隆奕、李奕霈 / 臺灣大學化學工程學系

人工智能(AI)技術正逐步成為化學反應優化的關鍵工具，透過機器學習等方法從實驗數據中挖掘規律，協助化學家設計與優化反應條件。傳統上，化學反應的條件選擇主要依賴經驗與反覆實驗，而AI則能利用龐大的反應數據庫進行模式識別與預測，快速推薦最佳的催化劑、溶劑、溫度等條件組合，以提高目標產率與選擇性。此外，AI結合高通量實驗與自動化平台，可大幅提升反應開發的效率，加速反應篩選與參數優化。綜上所述，AI在化學反應優化中扮演著至關重要的角色，不僅加速實驗流程，還有助於發現傳統方法難以察覺的新規律與反應途徑。

【內文精選】

化學反應的特徵化及其在AI模型中的應用

在AI應用於化學反應優化的過程中，如何將化學反應轉換為電腦可讀的數據表示是關鍵問題之一。圖一展示了從原始化學數據到數值特徵提取的整個流程，該流程融合了不同的特徵化方法，並將其轉換為多維數據向量，最終作為模型輸入。傳統上，化學反應的描述可能以圖像、文字或表格形式呈現，但這些數據在AI模型中使用前需經過標準化處理。為此，研究者開發了多種特徵化方法，包括基於預定義描述符的表示方式、分子圖結構的特徵提取，以及將化學反應轉換為文本序列的方法，從而提升AI在反應優化中的適用性和準確性。

圖一、化學反應特徵化流程圖 (a)為利用預定義描述符從反應物與產物中提取數值特徵；(b)基於分子圖結構，通過圖神經網絡(GNN)自動學習隱含特徵；(c)則以反應SMILES為例，利用自然語言處理技術捕捉反應中的語義資訊。這些方法將化學反應轉換為多維向量表示，作為AI模型的輸入，用於後續的預測與分析

鐵氧磁體之低耗能製程案例

在化學反應開發中，反應條件預測可利用人工智慧技術為特定反應推薦最佳實驗條件，例如選擇合適的催化劑、溶劑、添加劑及控制反應溫度等。隨著化學反應數據庫的不斷擴充，AI技術能夠從大量歷史實驗數據中學習反應物與最佳條件之間的內在關聯，進而建立通用的預測模型。當遇到新的反應時，該模型能自動推薦最適合的反應條件，為化學家提供有價值的起點，大幅縮短傳統依賴文獻檢索和經驗法則來選擇條件的時間。

圖二展示了一個反應條件預測的應用範例。透過AI技術，化學家可以獲得適合的反應條件建議，進一步優化合成策略，以提升產率或選擇性，從而加速反應技術開發的進程---以上為部分節錄資料，完整內容請見下方附檔。