上海交大ChemActor：首个实现化学实验与操作指令智能互译的大模型

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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