麻省理工學院研發新一代生成式AI，準確預測化學反應結果
麻省理工學院（MIT）研究團隊最近開發出一套名為FlowER（Flow matching for Electron Redistribution）的生成式人工智能系統，能在預測各種化學反應時，精確遵守物理法則，尤其是質量守恆與電子守恆，從而大幅提升預測的真實性與可靠度。
過去不少研究嘗試利用人工智能及大型語言模型（LLM）來預測化學反應的結果，但成效有限，主要因為這些模型未能根植於基本的物理化學原理，例如質量守恆定律。這意味著模型在生成反應產物時，可能會錯誤地增減原子或電子，導致結果不符實際。
新系統的核心概念源自1970年代化學家Ivar Ugi提出的鍵-電子矩陣方法，該方法能用矩陣形式準確表示反應中所有鍵結與電子的分布。FlowER系統利用這套矩陣，實時追蹤反應過程中的電子流動，確保不會有電子被憑空添加或刪除。系統中，非零矩陣元素代表鍵結或孤電子對，零則表示缺乏鍵結，這種表示法讓質量與電子守恆得以同步維持。
該研究由MIT化學工程與電機工程及計算機科學系的Connor Coley教授帶領，團隊成員包括來自MIT及其他大學的博士後、研究生與本科生。研究成果於2025年8月20日發表於《Nature》期刊。
團隊指出，FlowER不僅追蹤反應的初始原料與最終產物，更關注反應中間機理與化學物質的轉變過程，這是現有大多數模型所缺乏的。系統經過超過一百萬筆美國專利資料庫中的反應數據訓練，雖然目前對某些金屬催化反應的覆蓋仍有限，但已在標準機理路徑的預測準確性上達到或超越現有技術。
此外，FlowER系統完全開源，研究團隊已在GitHub平台公開模型與數據，包含由研究員Joonyoung Joung先前整理的全面反應機理步驟數據集，讓全球化學與人工智能研究者都能利用這套工具。
未來發展方面，團隊計劃擴展系統對金屬及催化反應的理解，期望能協助發現新的複雜反應機理及促進新反應的發明。研究背後獲得了藥物發現與合成機器學習聯盟以及美國國家科學基金會的支持。
評論與啟示：
這項來自MIT的FlowER系統，標誌著人工智能在化學反應預測領域的一大突破。過去AI雖在許多領域展現潛力，但在化學反應預測中，因未能嚴格遵守物理化學守則而難以產生可信結果。FlowER透過結合經典化學理論（鍵-電子矩陣）與現代生成式AI，成功將基礎科學原理融入模型架構，避免了“憑空創造”或“遺失”原子電子的問題，這種跨領域融合的策略值得高度肯定。
對香港及全球的化學及製藥產業而言，這套系統不但能加速新藥合成路徑的設計，更有助於材料科學、燃燒化學、大氣化學及電化學等多領域的研究發展。尤其在當前全球加速推動人工智能應用的浪潮中，FlowER展示了“物理法則+AI”結合的成功範例，提醒我們科技創新不應單靠數據驅動，科學根基同樣不可或缺。
此外，該系統的完全開源策略，也為科學研究帶來更大透明度與合作空間，有助於推動全球科學社群共同進步。未來若能涵蓋更多複雜反應類型、金屬催化等領域，FlowER有望成為化學反應預測的黃金標準。
總括而言，這項研究不只是技術突破，更是AI與基礎科學融合的典範，為化學人工智能應用開拓了新視野。香港的科研機構及相關產業應密切關注並積極探索此類跨界創新，助力本地科研與產業升級，迎接智能化化學研發的未來。
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