2024年3月8日，来自荷兰代尔夫特理工大学化学工程系过程智能研究小组的Artur M. Schweidtmann在Nature Chemical Engineering上发表题为Generative artificial intelligence in chemical engineering的文章。他认为生成式人工智能将改变我们设计和操作化学过程的方式。
生成式人工智能（GenAI）目前正在改变各个领域。ChatGPT在语言生成方面表现出令人印象深刻的零误差性能，Copilot生成代码，DeepL翻译文本，Grammarly修正文本，Adobe Firefly生成图像。GenAI模型旨在学习（未知）数据分布的参数近似值。这样就可以从生成模型中提取新数据，模仿原始数据的分布。这项技术由大数据、图形处理器（GPU）计算和深度学习架构（如Transformer）驱动。除了技术推动力，我们也正在经历强大的市场拉力。公司正在对GenAI进行大量投资；人们相信，GenAI将"改造"各行各业，释放下一波生产力浪潮。
在化学工艺工程领域，GenAI有可能改变建模、优化、设计和操作。我预计，现有的知识和数据将可通过（特定领域甚至特定公司的）基础模型进行访问。这种访问可以通过训练和推理以及GenAI编写和执行数据库查询的能力来实现。除了访问现有数据，GenAI算法还能生成模型、运行模拟并利用结果解决问题。这种结合机理知识和模拟的能力将催生新一代混合模型。此外，GenAI生成文本、代码、图像等的能力还扩大了用户互动和解释的可能性。
我设想了流程工程领域的四个GenAI应用范例，它们可以集成到多模式GenAI平台中：流程表的自动完成、流程表的自动校正、管线和仪表图 (P&ID) 生成以及人工智能辅助的危险和可操作性研究 (HAZOP)。在自动完成过程中，GenAI算法将完成包括单元操作、拓扑结构以及设计和操作变量在内的流程图。在自动更正中，GenAI算法将识别P&ID和其他工程文件中的错误，并向用户解释建议的更改。这不仅限于错误，还将包括最佳实践，使流程更具可持续性和安全性。在P&ID生成方面，将根据工艺流程图和其他相关文件（如需求说明）生成完整的P&ID。在人工智能辅助HAZOP中，GenAI将根据所有可用的工程文件、以前的HAZOP报告和（动态）模拟，预先填充HAZOP文件。
按照我的设想，已经有一些初步的科学研究（E. Hirtreiter et al. AIChE J. 70, e18259; 2024），但未来还需要对数据、信息表示和模型进行研究。
数据是人工智能的关键"资源"。化学工程领域的公司正在意识到数据的价值。然而，在知识产权保护以及与公司和大学共享数据方面还存在疑虑。这阻碍了化学工程领域GenAI的发展。此外，这些数据通常是异构的、非结构化的，而且不是机器可读的。例如，P&ID在很大程度上是基于图像的，还不是机器可读格式，如DEXPI。因此，需要将工程文件数字化。作为一个社区，我们需要通过定义共享数据标准、将数据数字化以及更加开放地共享数据来克服这些与数据相关的问题。
信息表征是人工智能模型处理数据的基础。开发有意义的表征是一项针对特定领域的任务。在化学过程中，有三种主要方式可以对过程拓扑信息进行编码：图、字符串和矩阵。选择或设计合适的信息表示方法非常困难，因为这取决于可用数据、所需的详细程度和应用。例如，流程图可以是简单的节点（表示设备）和边（表示流）。然而，流程也可以使用复杂的数据模型（如DEXPI或OntoCAPE，包括数百个类）表示为知识图谱。此外，信息表示法还直接影响到可对数据进行操作的人工智能模型类型。
模型架构是GenAI的核心。人工智能界正在快速开发新的架构。这些模型通常功能强大、通用且经过预先训练，可用于各种应用。然而，它们往往是通用的黑盒子。相比之下，化学工程界正在开发混合人工智能模型，这些模型通常是较小的专用架构，将传统机器学习模型与领域知识相结合。这种演绎方法对于可解释性、通用性和安全性至关重要。哪种方法最适合哪种应用是一个有待研究的问题。未来，我们应该探索现代GenAI 架构（例如，基于Transformer、扩散或图形模型）在流程工程方面的潜力。这包括物理学的混合集成、（基础）模型的微调以及特定领域架构的开发。
总之，我预计GenAI有可能在化学过程工程中发挥核心作用。当然，GenAI不会取代机械模型和理解。不过，它将在看不见的规模上处理数据、模型和知识，促进访问和使用。演绎法和归纳法相辅相成，共同推动化学工艺工程的创新。最后，我认为这一课题需要好奇心驱动的研究。在我看来，我们的社区在这一领域有时过于保守；我鼓励所有感兴趣的人为这一激动人心的领域做出贡献。
参考资料：
https://nature.66557.net/articles/s44286-024-00041-5
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