将逆合成软件输出转化为自动合成指令
SYNTHIA® 等逆合成软件可以输出达到目标分子的详细合成路线。这些输出通常包括反应类型、试剂和文献参考。虽然化学家可以很容易地解释它们，但实验室机器人却无法立即执行。要弥合这一差距，就需要将人类可读的计划转化为机器可读的指令--例如分配液体、设定温度或在规定时间内搅拌等指令。实现这一转换并非易事。每个步骤都必须标准化，包括试剂量、添加顺序、溶剂选择、温度和反应时间等细节。如今，化学家通常通过编写规程手动完成这一转换，但这一领域正朝着软件与硬件直接集成的方向发展。
标准化合成配方
缩小这一差距的方法之一是为化学配方创建机器可读的标准化格式。化学研究人员甚至开发了化学编程语言，以结构化的方式对实验室程序进行编码。例如，Synple chem 是一种台式自动合成装置，为有机化学中最常见的反应（还原动画、酰胺偶联、铃木反应等）提供了标准化的反应方案，化学家只需装入相应的试剂盒和样品，然后选择一个预设程序，确定时间、温度和溶剂量即可。
SYNTHIA 通过为已经预设了 Synple chem 程序/试剂盒的反应设计路线，使后续合成步骤实现自动化，从而进一步提高了这些效率。
与实验室硬件集成
逆合成输出还必须根据现有自动化平台的能力进行定制。不同的自动合成装置在试剂处理能力、支持的反应类型和环境控制方面各不相同。并非每种计算建议路线都能在每台机器上执行。例如，需要低温金属化的途径可能无法在台式机器人反应器上实现。
这就是自动化兼容性成为重要评分标准的原因。Gao 和 Coley 研究人员提出，合成路线的排序不仅要考虑化学可行性，还要考虑硬件兼容性。SYNTHIA 通过与Synple 自动合成装置的兼容性，从而体现了这一理念。的兼容性体现了这一理念，它可针对给定的目标分子，通过一套定制的潜在路线排序，加速路线设计。因此，SYNTHIA 可以提出通过 Synple 系统筛选的路线，使用户能够选择所需的途径，并对系统进行编程，以执行各个反应步骤。
挑战与持续发展
尽管取得了重大进展，但全自动翻译仍在进行中。每个逆合成步骤都必须详细说明操作条件。文献参考通常会提供这些条件，但自动提取条件非常复杂。自然语言处理（NLP）和文本挖掘技术的进步已开始自动提取出版物中的实验细节，使人工智能模型能够生成可执行的程序。
另一种有前途的方法是使用基于模板的规程：常见反应类型的标准操作程序库，可填充特定试剂和条件。以数据为中心的集成进一步加强了这一过程。通过记录每次运行的结果，系统可以了解到哪套指令能够持续产生可靠的结果，从而随着时间的推移提高翻译的准确性。
总之，将逆合成输出转化为机器指令的过程包括完善路径以实现硬件兼容性、用条件丰富路径、将路径编码为结构化格式以及通过机器人平台执行路径。随着人工智能、NLP 和自动化技术的不断进步，规划与执行之间的差距正在稳步缩小。随着自主实验室的发展、逆合成软件输出可能会越来越多地直接流入机器人执行，从而消除知道要做什么与执行之间的界限。
参考文献
- Gao W, Raghavan P, Coley CW.数据驱动有机合成的自主平台。Nat Commun.doi: 10.1038/s41467-022-28736-4。
- 加速化学发现的人工智能驱动自主实验室。Chem.Synth.2025, 5, 76. https://dx.doi.org/10.20517/cs.2025.66
