一、产品介绍:谁在推动这场化学实验革命?
上海交通大学人工智能研究院AI for Science团队(负责人:杨小康教授、金耀辉教授、许岩岩副教授)联合变革性分子前沿科学中心,于2025年7月发布全球首个化学实验指令双向翻译大模型。该成果已发表于ACL 2025顶级会议,并整合进团队此前开发的白玉兰科学大模型体系,支持分子设计→合成规划→实验执行全链路智能化。
💡 突破意义:破解化学文献中模糊实验描述(如“加入过量溶液”“缓慢滴加”)到机器人可执行指令的转换难题,成为无人实验室的“语言中枢”。
二、适用人群:谁最需要这个工具?
用户类型 | 典型应用场景 |
---|---|
🧪 合成化学研究员 | 文献实验步骤自动解析→标准化操作SOP生成 |
🤖 实验室自动化工程师 | 机器人操作指令自动生成与语义校验 |
📚 学术论文作者 | 实验过程结构化描述辅助撰写 |
🏭 制药/材料企业研发部 | 高通量实验流程的快速复现与优化 |
三、核心功能:如何实现“语言到操作”的闭环?
ChemActor五大技术突破与实现原理
功能模块 | 技术实现 | 创新价值 |
---|---|---|
实验描述→指令 (D2A) | 检索增强生成(RAG)+化学实体识别 | 解析“加入10g A物质” → Add_Substance(A, 10g) |
指令→实验描述 (A2D) | 参数约束解码+领域知识注入 | 将操作代码转译为自然语言描述 |
反应式→操作流 (R2A) | 逆合成链推理+条件预测 | 输入分子式→输出完整实验流程 |
多专家语义评估 | GPT-4/Mistral等组成评审委员会 | 对指令合理性进行多轮辩论打分 |
合成数据增强 | KL散度筛选高质量生成数据 | 解决标注数据稀缺问题 |
🔧 关键技术详解:
1. 链式数据生成框架
通过逆合成模块
生成反应路径 →R2D模块
生成实验描述文本 →D2A模块
输出结构化指令,形成闭环数据生产链,单分子输入即可生成完整三元组数据2. 多模态知识融合
融合分子结构图/反应式图像特征与文本描述,提升条件参数(温度/浓度/时间)的生成准确性

四、工具使用技巧:如何最大化利用ChemActor?
模糊描述精准化
输入:“缓慢加入适量催化剂”
技巧:添加反应物摩尔比参数 → 输出Add_Catalyst(name=TPP, 0.5mmol, rate=1mL/min)
操作风险预警
危险操作符自动检测:当指令中出现高温
/强酸
时,模型自动插入Safety_Check
步骤跨设备适配
在指令后添加设备类型参数(如#robot=Opentron
),自动转换移液体积单位与动作语法
五、访问地址:立即体验化学实验智能化
🔗 模型论文:
ChemActor: Enhancing Automated Extraction with LLM-Generated Data (ACL 2025)
🔗 白玉兰模型平台:
上海交大AI研究院官网 → AI4S Lab(ChemActor模块预计2025Q3开放API)
💎 行业应用进展:
已与汇像智能科技合作部署于上海张江药物自动化合成平台,实验报告解析效率提升300%
更令人惊喜的是,这个模型正在成为化学家们的“第二大脑”。某药物研发团队用ChemActor解析了1970年代的手写实验笔记,成功复现了当时成功率仅23%的抗菌肽合成路径——语言驱动科学探索的时代,真的来了!
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