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【名家案例】連續(xù)流工藝優(yōu)化中的機器學(xué)習(xí)和人工智能

來源:康寧反應(yīng)器技術(shù)有限公司   2024年08月07日 15:13  

研究背景

近年來,對有機反應(yīng)工藝的自主優(yōu)化以及反應(yīng)結(jié)果的大數(shù)據(jù)集的生成或使用都受到了重大關(guān)注。然而,對于反應(yīng)優(yōu)化仍然沒有明確的“最佳方法”。

2021年,Astex制藥公司和劍橋大學(xué)的合作研究,最大限度地將預(yù)先存在的數(shù)據(jù)和自我優(yōu)化算法結(jié)合在一起,發(fā)表了多任務(wù)優(yōu)化算法(多任務(wù)貝葉斯優(yōu)化,MTBO)。MTBO被視為“小數(shù)據(jù)”反應(yīng)優(yōu)化的最佳算法模型,當(dāng)時該模型僅使用計算機模擬示例進行了演示。

【名家案例】連續(xù)流工藝優(yōu)化中的機器學(xué)習(xí)和人工智能

【名家案例】連續(xù)流工藝優(yōu)化中的機器學(xué)習(xí)和人工智能

圖1. 使用已有數(shù)據(jù)在流動反應(yīng)器中進行自我優(yōu)化

歐洲連續(xù)流大咖,格拉茨大學(xué)連續(xù)流合成中心(CC FLOW)和制藥研究中心工程股份有限公司(RCPE)的C.Oliver Kappe教授,用于真正的合成化學(xué)優(yōu)化問題,在實驗室中驗證了該方法。如(圖1)。


【名家案例】連續(xù)流工藝優(yōu)化中的機器學(xué)習(xí)和人工智能

流動化學(xué)反應(yīng)器通常用于一些危險化學(xué)反應(yīng)的高傳質(zhì)、傳熱和批量穩(wěn)定生產(chǎn)的需求,但它也能為科學(xué)研究提供平臺。與傳統(tǒng)方法相比,流動反應(yīng)器較少的反應(yīng)物料、快速篩選反應(yīng)條件有其優(yōu)勢。

流動反應(yīng)平臺,可以對每個單獨的實驗條件進行設(shè)置,并且可實現(xiàn)自動化。使用液體處理器制備反應(yīng)混合物也能夠在優(yōu)化分類變量(例如,溶劑和配體)得到充分的研究。這是標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化方法非常難以處理的考量因素。


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事實上,如果能使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù),例如開放Zenodo(由歐洲核子研究中心運作)反應(yīng)數(shù)據(jù)庫和存儲庫,計算機模擬就能實現(xiàn)這個目標(biāo)。

本文作者首先利用公開的Suzuki偶合和Buchwald-Hartwig數(shù)據(jù)集,進行了計算機模擬演示,然后進行實驗優(yōu)化演示。

在計算機模擬的優(yōu)化中,一個關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)是當(dāng)存在多種不同的底物時就會生產(chǎn)更大的輔助數(shù)據(jù)集,MTBO算法似乎在更大的輔助數(shù)據(jù)集中運行得更好。這在Suzuki偶合案例中得到了很好的運用,當(dāng)所有四個可用的數(shù)據(jù)集都用于輔助任務(wù)時,它提供了最佳的性能。

一般來說,人們會假設(shè)可用的數(shù)據(jù)越多,優(yōu)化的效率就越高。因此,這自然而然地反映了一個科學(xué)家,尤其是工業(yè)界科學(xué)家多年來一直在努力解決的問題:我們?nèi)绾斡行У赜涗浐屠眠^去實驗的結(jié)果?阿斯利康、圣母大學(xué)和麻省理工學(xué)院的科學(xué)家最近發(fā)表的一篇論文也討論了這個問題,特別是關(guān)于電子實驗室筆記本(ELN),并確保包括負面數(shù)據(jù)也得到有效的使用。這將為未來的機器學(xué)習(xí)和人工智能提供有力的支持。

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圖2. 數(shù)據(jù)量的增加每個底物的優(yōu)化時間相應(yīng)減少


實驗室演示的C-H活化反應(yīng)在含有較高比例極性官能團的小片段上進行,這是常用的合成方法,意義重大。對于藥物發(fā)現(xiàn)中的目標(biāo)分子很適用。

盡管對不同反應(yīng)性的底物來說,數(shù)據(jù)收集并不容易,但每個底物的輔助數(shù)據(jù)集的增長使優(yōu)化速率提升。訪問常用已公開的反應(yīng)類型的實時數(shù)據(jù)集,可以減少對特定底物對實驗的依賴,快速得到最佳工藝條件,為研究組帶來巨大優(yōu)勢。


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MTBO現(xiàn)已可供他人使用,但還在不斷改進之中,不久我們將看到它巨大的潛力。改進包括,但不限于:

  • 使用液滴流反應(yīng)器等改進,以減少催化劑和原材料的消耗;

  • 變量范疇的表示,目前是通過簡單地分配“1”和“0”對應(yīng)于每個分類變量(稱為一個熱變量編碼、OHE)。其他選項,如主成分分析(PCA),可能有助于包括有關(guān)這些分類變量屬性的信息;

  • 反應(yīng)物的描述符也可以用來優(yōu)先考慮在輔助任務(wù)數(shù)據(jù)集中最相似反應(yīng)伙伴的數(shù)據(jù)。

  • 隨著反應(yīng)優(yōu)化從經(jīng)典方法演變,有機化學(xué)家將繼續(xù)看到新的有效選項被添加到他們的優(yōu)化工具箱中,使得該工具更加被廣泛使用。


【名家案例】連續(xù)流工藝優(yōu)化中的機器學(xué)習(xí)和人工智能

  • 隨著自優(yōu)化的連續(xù)流反應(yīng)器頻繁使用,利用先前的知識和數(shù)據(jù)(例如以前的試驗記錄結(jié)果),結(jié)合機器學(xué)習(xí)和人工智能來加快反應(yīng)過程的優(yōu)化,這已成為一個重要的研究方向。

  • 自優(yōu)化流動反應(yīng)器的高效率可以通過利用預(yù)先存在的多任務(wù)貝葉斯優(yōu)化方法中的反應(yīng)數(shù)據(jù)。

  • 本文就是選取了Suzuki偶合和Buchwald-Hartwig實驗數(shù)據(jù)來進行計算機模擬演示,這些結(jié)果可以指導(dǎo)像MTBO(多任務(wù)貝葉斯優(yōu)化)這樣的算法進行有效的實驗優(yōu)化演示。


什么是多任務(wù)貝葉斯優(yōu)化?


多任務(wù)貝葉斯優(yōu)化是一種優(yōu)化算法,主要應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域。它是一種基于貝葉斯統(tǒng)計的優(yōu)化方法,通過同時考慮多個目標(biāo)或任務(wù),來找到優(yōu)解。這種方法能夠有效地處理多目標(biāo)優(yōu)化問題,特別是在目標(biāo)之間存在一定的相關(guān)性時,可以大大提高優(yōu)化的效率和準(zhǔn)確性。

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參考文獻:ACS Cent. Sci. 2023, 9, 864?866



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