人工智能初創公司計劃開發對氣候友好的材料 - 彭博社

攝影師：彭博創意照片/彭博創意收藏自ChatGPT去年秋季走紅以來，公司們一直吹噓人工智能可以讓我們的生活變得更輕鬆的許多方式。他們承諾超人虛擬助手、導師、律師和醫生。

那麼超人化學工程師呢？

總部位於倫敦的初創公司Orbital Materials希望創造出這樣的人才。該初創公司致力於應用生成式人工智能——這是ChatGPT等工具背後的方法——專門加速清潔能源技術的發展。基本上，這個想法是使計算機模型強大而精確到足以識別出類似可持續噴氣燃料或不含稀土礦物的電池等產品的最佳配方。

Orbital Materials的聯合創始人喬納森·戈德温想象着一個像今天軟件工程師用來設計飛機機翼和傢俱的模型一樣易於訪問和有效的系統。

“從歷史上看，對於分子科學來説，這一直太難了，”他説。

ChatGPT之所以有效，是因為它擅長預測文本——預測下一個合乎邏輯的詞或句子。要使化學中的相同想法奏效，人工智能系統需要預測一個新分子在實驗室中以及在現實世界中的行為。

幾家研究機構和公司已經部署了人工智能來尋找更新、更環保的材料。Symyx Technologies，一家成立於1990年代的材料發現公司，在被出售後逐漸消失。更近期的公司已經開始受到關注，製造石化替代品和編程細胞。

然而，對於許多需要用於減少碳排放的材料來説，技術還沒有達到要求。

一個新型先進材料從發現到市場上可能需要數十年的時間。對於那些急於削減排放以滿足淨零目標的企業和國家來説，這個時間線實在太慢了。

“這需要在接下來的10年內，或者更早實現，”材料科學初創公司VSParticle的聯合創始人Aaike van Vugt説。

人工智能研究人員認為他們可以提供幫助。在創立Orbital Materials之前，Godwin花了三年時間在DeepMind，谷歌的人工智能實驗室，研究先進材料的發現。該實驗室發佈了AlphaFold，一個用於預測蛋白質結構的模型，可以加快尋找新藥物和疫苗的過程。這，再加上像ChatGPT這樣的工具的快速普及，讓他相信人工智能很快就能征服材料世界。

“我原以為需要10年的事情，實際上在短短18個月內就發生了，”他説。“事情變得越來越好。”

Godwin將他的方法與軌道材料進行了比較，後者類似於Dall-E和Stable Diffusion這樣的AI圖像生成器。這些模型是使用數十億在線圖像創建的，因此當用户輸入文本提示時，就會出現一個逼真的創作。軌道材料計劃使用大量關於材料分子結構的數據來訓練模型。輸入一些期望的性質和材料，比如，一個能夠承受非常高温的合金，模型就會輸出一個擬議的分子式。

從理論上講，這種方法是有效的，因為它既可以想象新的分子又可以衡量它們的工作方式，麻省理工學院助理教授Rafael Gomez-Bombarelli説道，他曾為軌道材料提供建議。（他説他不是投資者。）

目前，許多科技投資者正在尋找能夠通過改善更環保的材料生產而實現盈利的公司。這在歐洲尤為突出，那裏的監管機構正在迫使製造商降低碳排放，否則將面臨嚴厲罰款。在未來幾年，像可再生能源、交通和農業等領域的先進材料市場預計將增長數百億美元。

一些研究人員，比如那些在多倫多大學的研究人員，已經建立了“自動實驗室”，將AI系統與機器人配對，以無與倫比的速度搜索新材料。荷蘭初創公司VSParticle製造用於開發氣體傳感器和綠色氫組件的機械設備。

把它想象成基因組學實驗室中的DNA測序儀，聯合創始人範·弗赫特説，他相信他的設備可以幫助縮短先進材料的20年時間範圍至一年，最終，“幾個月”。他的公司目前正在籌集投資資金。

軌道材料此前未披露的初始融資額為480萬美元，計劃首先將其人工智能的目光投向碳捕集。這家初創公司正在研究一種算法模型，設計分子篩，或者説是安裝在設備內部的微小顆粒，可以比當前方法更高效地過濾二氧化碳和其他有毒化學物質的排放。 （戈德温表示，這家初創公司擁有幾名人工智能研究人員，計劃很快在這項技術上發表同行評議的結果。）迄今為止，碳捕集尚未在規模上取得成功，儘管得益於一系列政府激勵措施，特別是在美國，部署這項技術的興趣正在迅速增長。

戈德温表示，軌道材料最終希望進軍燃料和電池等領域。他設想效仿合成生物學和藥物發現公司的商業模式：開發智力，然後將軟件或新型材料許可給製造商。“我們需要一點時間才能進入市場，”戈德温説。“但一旦進入，事情會發生得非常迅速。”

但是，正確使用人工智能只是一場戰鬥的一半。實際上，在諸如電池和燃料生產等領域製造先進材料需要與龐大的現有企業和混亂的供應鏈合作。這甚至可能比開發新藥更昂貴，麻省理工學院的戈麥斯-邦巴雷利認為。

“經濟和降低風險使得事情變得更加困難，”他説。

飛魚合夥人Heather Redman支持Orbital Materials，她表示，大多數追逐生成式人工智能這顆閃亮硬幣的科技投資者未能看到其在聊天機器人之外的應用。她承認初創公司在能源領域工作存在風險，但她認為像電池和碳捕集這樣的市場潛力高達1萬億美元，值得投資冒險。

“只要山頂有一個巨大的市場和機會，我們就喜歡攀登大山，”她説。

Gomez-Bombarelli知道這些山有多高。他在2015年幫助創辦了一家類似於Orbital Materials的公司，名為Calculario，該公司利用人工智能和量子化學加速了一系列新材料的發現過程。它沒有獲得足夠的關注，不得不專注於OLED行業。

“也許我們沒有説服別人，”他説。“或者也許市場還沒有準備好。”

現在是否準備好了是一個懸而未決的問題。但有一些令人鼓舞的跡象。計算肯定已經改善。新手也可能更容易銷售人工智能，因為潛在客户更容易理解其潛力。Gomez-Bombarelli表示，推銷相對簡單：“看看ChatGPT。我們可以為化學做同樣的事情。”