光子盒研究院出品

来自微软、苏黎世联邦理工学院和西北太平洋国家实验室的科学家们最近提出了一个新的自动化工作流AutoRXN，利用The scale of Azure来改变量子化学和材料科学的研发过程。该团队在模拟一个催化化学反应时实现了30倍的加速和10倍的成本降低。

Hongbin Liu，是微软Azure Quantum的首席架构师，负责量子应用的设计和研究，尤其是计算化学和材料科学方面。

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量子力学在化学和材料科学方面取得重大突破

预测化学合成和催化过程是化学领域的一项关键工作，但也是该科学最紧迫的挑战之一。在复杂化学空间发生的反应仅仅通过实验室实验来确定综合机制，几乎是不可能的。计算机模拟为阐明反应机理提供了一条替代和补充的途径，但迄今为止所涉及的人力时间非常多，以至于研究人员只能考虑少数关键的反应途径，而在传统的环境下通常会忽略关键的副反应。这是因为反应建模需要化学直觉和人工试错，而当反应被全面深入考虑，包括所有可能的选项时，对建模系统的精确模拟将变得难以实现。

这个现实是促使Azure Quantum团队建立一个完全可扩展的量子机器的原因。由于量子力学在原子层面上解释了物质的性质和行为，量子计算机将在本质上能够理解和预测大自然的复杂性。在向这一愿景迈进的同时，微软团队也通过利用最先进的研究和Azure高性能计算（HPC）的力量的新工作流[1]，帮助创新者加快当今化学和材料科学的进展。

通过优化模拟代码并将其重构为云原生，该团队在模拟一个催化化学反应时实现了30倍的加速和10倍的成本降低[2]。此外，这些强大的自动化能力将科学家从复杂的异构硬件和软件包的网络中解放出来，使他们能够专注于新产品的开发，如肥料的可持续生产、更环保的油漆和涂料、碳固定的新方法，以及许多其他产品。

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用于自动化反应探索的AutoRXN

AutoRXN是一个新的自动化工作流，旨在使科学家能够使用Azure云中的HPC虚拟探索反应网络。随着这一进展，发现和评估化学反应在云中变得异常容易，这反过来将使企业能够转变其研发流程，并加快新产品的开发。使用AutoRXN工作流，科学家们可以将探索的化学反应途径的数量从几十种扩大到几千种配置，而且精确度高于传统。AuthoRXN协调背后的核心工作是由Hongbin Liu在苏黎世联邦理工学院的合作者开发的化学网络探索软件Chemoton。他们对今天使用的化学模拟进行了调整，使之成为Azure数据中心的现代硬件和网络拓扑结构的云原生，确保工作流的所有组成部分的自主性、稳定性和最小的操作干扰。

显示探索范围的反应网络视图

这种自动化使最近论文中概述的研究成为可能，团队将其应用于研究不对称氢化催化剂的机制。AutoRXN工作流进行了大量相对低成本的量子化学计算的探索，自动完善了大量昂贵的相关自学计算得到的结果，并自动收集和评估数据：包括通过其他模拟方法对结果进行反查。该团队已经能够以前所未有的速度协调高度精确的计算化学计算，这对高通量任务至关重要。

AutoRXN工作流为建模和理解化学反应开辟了一条新的途径，在这里可以发现和研究许多副反应，为催化剂的实际性能提供信息。该探索仔细研究了预期的反应机制，并揭示了催化剂中不同原子和官能团的一般反应性，这使人们能够改进催化剂。

最终，该团队确定了五百多个反应和两千多个基本步骤，揭示了铁复合物催化的不对称氢化反应的全面概况。这远远超出了传统的人工反应建模的范围，因为许多副反应和催化剂的降解是今天化学家的直觉所不能捕捉到的。利用Azure上的现代硬件异构性，使这个过程明显更快、更有成本效益。模拟的结果帮助我们了解催化剂的反应性，并加速研发化学和材料科学中令人兴奋的新发现。

在Azure高性能计算上探索催化反应，为研究人员提供了一个强大而可靠的超大规模化学和材料模拟平台，而无需实际构建系统和基础设施。

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加速创新之路

据估计，化学直接涉及所有制成品的96%以上。这意味着企业有机会进行新的化学和材料科学发现，以解决社会最棘手的问题并产生新的增长。像AutoRXN这样的新技术和方法正在从云计算和计算化学的进步中出现。云计算能力和自动化的创新实现了前所未有的可扩展性和硬件异质性，产学研之间的深度合作正在促进云优化的模拟代码和方法的发展。

这些技术已经将计算化学推进到一个可以解决科学家们几十年来一直在研究的挑战性问题阶段。

参考链接：

[1]https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/high-performance-computing/#applications

[2]https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/high-throughput-ab-initio-reaction-mechanism-exploration-in-the-cloud-with-automated-multi-reference-validation/