近日，《NationalScienceOpen》杂志在线发表了北京大学材料科学与工程学院莫范阳教授和宁波东方工学院陈云天教授主编的综述文章。

研究小组提出，过去十年有机化学领域将向自动化和人工智能(AI)方向发生重大转变。此外，他们还引入了一个创新概念：开发生成式、自我进化的人工智能化学研究助理。

有机化学的研究格局发生了深刻的变化。数据、计算能力和复杂的算法构成了人工智能驱动的科学研究的基础支柱。近年来，计算技术的快速进步，加上算法的迭代增强，引发了科学领域的一系列范式转变。这导致了对传统研究方法的彻底改革。

有机化学本质上倾向于创造新物质，在这个智能创新时代蓬勃发展具有独特的优势。全球科学家正在齐心协力探索和利用人工智能在化学领域的能力，从而引发了“人工智能化学”运动。

学术领域目前处于该领域研究复兴的前沿。知识嵌入和知识发现技术在科学机器学习中的应用前景广阔。这种创新方法旨在缩小现有预测模型和自动化实验平台之间的差距，从而促进自我进化的人工智能化学研究助手的开发。

在有机化学领域，通过科学机器学习发现知识的概念正在释放新的可能性。该学科的核心是对反应机制的理解，反应机制通常涉及中间体、过渡态和并发反应的复杂网络。

破译这些机制的传统方法依赖于动力学研究和同位素标记。然而，将符号数学与人工智能相结合有望为这些复杂的途径带来新的启示，有可能改变对有机化学反应的理解和教学。

此外，从有机化学家的角度来看，知识嵌入方面具有重要意义。有机化学充满了启发式规则，从马尔可夫尼科夫的亲电加成规则到鲍德温的闭环规则。

将这些既定原则嵌入人工智能模型将确保它们的预测不仅是数据驱动的，而且与化学家的直观理解产生共鸣。这种整合将产生更深入、更符合有机化学微妙观点的见解。

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