機器(qi)學習(xi)與連續流(liu)連載(zai)系(xi)列丨(shu)使(shi)用(yong)康寧(ning)反應器(qi)集成(cheng)在線光譜(pu)，通(tong)過(guo)半(ban)監(jian)督機器(qi)學習(xi)識(shi)別(bie)化學反應式(shi)計(ji)量和(he)動力學模(mo)型(xing)

近(jin)年(nian)來，隨著數(shu)據(ju)儲(chu)存(cun)成(cheng)本(ben)絳(jiang)低、算(suan)力(li)提高(gao)和高(gao)效算(suan)法的提出，AI領(ling)域(yu)的機器(qi)學習(xi)突(tu)飛(fei)猛進。Chat GPT、Sora等(deng)AI工(gong)具大大提高(gao)了人(ren)類(lei)的效(xiao)率(lv)，很有(you)可(ke)能引發第(di)四次工(gong)業革命浪潮(chao)。英偉達(da)（Nvida） CEO 黃(huang)仁(ren)勛在近期(qi)會議(yi)中提到(dao)的 “人(ren)類(lei)生物(wu)學才(cai)是未(wei)來" ，英偉達(da)在藥物發現(xian)領(ling)域(yu)持(chi)續發力(li)。可(ke)見人(ren)工(gong)智(zhi)能或(huo)機器(qi)學習(xi)在藥物發現(xian)、開(kai)發和(he)合成(cheng)生產(chan)領(ling)域(yu)，即(ji)將扮演越(yue)來越(yue)重(zhong)要的角色。為(wei)此(ci)了(le)解(jie)什麽是機器(qi)學習(xi)，它(ta)在藥物化學領(ling)域(yu)會起(qi)到(dao)什麽(me)樣的(de)作用，它(ta)是如(ru)何(he)工作，能幫助我(wo)們(men)理(li)解(jie)並使(shi)用(yong)這壹工具提高(gao)工作效率(lv)。下面我們(men)通(tong)過(guo)印度理(li)工的這篇文(wen)章看看(kan)，運(yun)用(yong)康寧(ning)反應器(qi)集成(cheng)在線光譜(pu)獲(huo)的數(shu)據(ju)，通(tong)過(guo)半(ban)監(jian)督機器(qi)學習(xi)的(de)方法識(shi)別(bie)反應機理(li)，動力學方程。

傳統動力學方程建(jian)立需(xu)要校(xiao)準模(mo)型(xing)，使(shi)用(yong)釜式反應器(qi)獲(huo)得相關數(shu)據(ju)是壹(yi)件費(fei)時費力(li)的工(gong)作。與光譜(pu)儀(yi)器(qi)集成(cheng)的連(lian)續流(liu)反應器(qi)可快速(su)收集豐(feng)富的光(guang)譜(pu)數(shu)據(ju)信(xin)息。測(ce)量的(de)光譜(pu)數(shu)據(ju)和(he)校(xiao)準模(mo)型(xing)可用於監測(ce)反應進展(zhan)，闡(chan)明反應動力學，並(bing)有(you)效(xiao)地(di)獲(huo)得反應機理(li)見解(jie)。通常使(shi)用(yong)傳統釜(fu)式(shi)反應器(qi)在不同(tong)時(shi)間(jian)取(qu)樣，獲(huo)得的(de)濃度信(xin)息會受(shou)到(dao)傳質(zhi)傳熱(re)的(de)影(ying)響(xiang)，得(de)不(bu)到(dao)本(ben)征(zheng)動力學模(mo)型(xing)。該文(wen)利用(yong)康寧(ning)反應器(qi)得高(gao)效傳熱(re)傳質(zhi)特(te)征，集成(cheng)在線光譜(pu)工(gong)具，實時監(jian)控反應進度，避免離(li)線分(fen)析造成(cheng)結(jie)果(guo)偏離。該文(wen)提出壹(yi)種不需(xu)要校(xiao)準模(mo)型(xing)的半監(jian)督機器(qi)學習(xi)方法，自動識(shi)別(bie)反應機理(li)方程的系(xi)數(shu)及(ji)擬(ni)合不(bu)同(tong)動力學方程，通過(guo)不(bu)同(tong)動力學方程擬(ni)合的(de)信(xin)息熵(shang)AIC（Akaike information criterion）來選擇較為合適的(de)動力學方程。