人工智能初创公司计划开发对气候友好的材料 - 彭博社

摄影师：彭博创意照片/彭博创意收藏自ChatGPT去年秋季走红以来，公司们一直吹嘘人工智能可以让我们的生活变得更轻松的许多方式。他们承诺超人虚拟助手、导师、律师和医生。

那么超人化学工程师呢？

总部位于伦敦的初创公司Orbital Materials希望创造出这样的人才。该初创公司致力于应用生成式人工智能——这是ChatGPT等工具背后的方法——专门加速清洁能源技术的发展。基本上，这个想法是使计算机模型强大而精确到足以识别出类似可持续喷气燃料或不含稀土矿物的电池等产品的最佳配方。

Orbital Materials的联合创始人乔纳森·戈德温想象着一个像今天软件工程师用来设计飞机机翼和家具的模型一样易于访问和有效的系统。

“从历史上看，对于分子科学来说，这一直太难了，”他说。

ChatGPT之所以有效，是因为它擅长预测文本——预测下一个合乎逻辑的词或句子。要使化学中的相同想法奏效，人工智能系统需要预测一个新分子在实验室中以及在现实世界中的行为。

几家研究机构和公司已经部署了人工智能来寻找更新、更环保的材料。Symyx Technologies，一家成立于1990年代的材料发现公司，在被出售后逐渐消失。更近期的公司已经开始受到关注，制造石化替代品和编程细胞。

然而，对于许多需要用于减少碳排放的材料来说，技术还没有达到要求。

一个新型先进材料从发现到市场上可能需要数十年的时间。对于那些急于削减排放以满足净零目标的企业和国家来说，这个时间线实在太慢了。

“这需要在接下来的10年内，或者更早实现，”材料科学初创公司VSParticle的联合创始人Aaike van Vugt说。

人工智能研究人员认为他们可以提供帮助。在创立Orbital Materials之前，Godwin花了三年时间在DeepMind，谷歌的人工智能实验室，研究先进材料的发现。该实验室发布了AlphaFold，一个用于预测蛋白质结构的模型，可以加快寻找新药物和疫苗的过程。这，再加上像ChatGPT这样的工具的快速普及，让他相信人工智能很快就能征服材料世界。

“我原以为需要10年的事情，实际上在短短18个月内就发生了，”他说。“事情变得越来越好。”

Godwin将他的方法与轨道材料进行了比较，后者类似于Dall-E和Stable Diffusion这样的AI图像生成器。这些模型是使用数十亿在线图像创建的，因此当用户输入文本提示时，就会出现一个逼真的创作。轨道材料计划使用大量关于材料分子结构的数据来训练模型。输入一些期望的性质和材料，比如，一个能够承受非常高温的合金，模型就会输出一个拟议的分子式。

从理论上讲，这种方法是有效的，因为它既可以想象新的分子又可以衡量它们的工作方式，麻省理工学院助理教授Rafael Gomez-Bombarelli说道，他曾为轨道材料提供建议。（他说他不是投资者。）

目前，许多科技投资者正在寻找能够通过改善更环保的材料生产而实现盈利的公司。这在欧洲尤为突出，那里的监管机构正在迫使制造商降低碳排放，否则将面临严厉罚款。在未来几年，像可再生能源、交通和农业等领域的先进材料市场预计将增长数百亿美元。

一些研究人员，比如那些在多伦多大学的研究人员，已经建立了“自动实验室”，将AI系统与机器人配对，以无与伦比的速度搜索新材料。荷兰初创公司VSParticle制造用于开发气体传感器和绿色氢组件的机械设备。

把它想象成基因组学实验室中的DNA测序仪，联合创始人范·弗赫特说，他相信他的设备可以帮助缩短先进材料的20年时间范围至一年，最终，“几个月”。他的公司目前正在筹集投资资金。

轨道材料此前未披露的初始融资额为480万美元，计划首先将其人工智能的目光投向碳捕集。这家初创公司正在研究一种算法模型，设计分子筛，或者说是安装在设备内部的微小颗粒，可以比当前方法更高效地过滤二氧化碳和其他有毒化学物质的排放。 （戈德温表示，这家初创公司拥有几名人工智能研究人员，计划很快在这项技术上发表同行评议的结果。）迄今为止，碳捕集尚未在规模上取得成功，尽管得益于一系列政府激励措施，特别是在美国，部署这项技术的兴趣正在迅速增长。

戈德温表示，轨道材料最终希望进军燃料和电池等领域。他设想效仿合成生物学和药物发现公司的商业模式：开发智力，然后将软件或新型材料许可给制造商。“我们需要一点时间才能进入市场，”戈德温说。“但一旦进入，事情会发生得非常迅速。”

但是，正确使用人工智能只是一场战斗的一半。实际上，在诸如电池和燃料生产等领域制造先进材料需要与庞大的现有企业和混乱的供应链合作。这甚至可能比开发新药更昂贵，麻省理工学院的戈麦斯-邦巴雷利认为。

“经济和降低风险使得事情变得更加困难，”他说。

飞鱼合伙人Heather Redman支持Orbital Materials，她表示，大多数追逐生成式人工智能这颗闪亮硬币的科技投资者未能看到其在聊天机器人之外的应用。她承认初创公司在能源领域工作存在风险，但她认为像电池和碳捕集这样的市场潜力高达1万亿美元，值得投资冒险。

“只要山顶有一个巨大的市场和机会，我们就喜欢攀登大山，”她说。

Gomez-Bombarelli知道这些山有多高。他在2015年帮助创办了一家类似于Orbital Materials的公司，名为Calculario，该公司利用人工智能和量子化学加速了一系列新材料的发现过程。它没有获得足够的关注，不得不专注于OLED行业。

“也许我们没有说服别人，”他说。“或者也许市场还没有准备好。”

现在是否准备好了是一个悬而未决的问题。但有一些令人鼓舞的迹象。计算肯定已经改善。新手也可能更容易销售人工智能，因为潜在客户更容易理解其潜力。Gomez-Bombarelli表示，推销相对简单：“看看ChatGPT。我们可以为化学做同样的事情。”