對於化學家來說，為特定應用找到合適的分子就像是大海撈針一樣。有數百萬種化合物可供選擇，化學家們在嘗試解決化學過程中的複雜問題時，通常必須依靠他們的直覺。
美國跨國企業陶氏化學（Dow Chemical）正在與一家紙漿和造紙製造商展開合作，以改善化學過程中的低效問題，目標是通過更安全的過程提高紙漿產量，但要達到這個目標，陶氏需要一種更快速、更徹底的方法來識別候選分子。因此，陶氏化學與美國化學學下的Chemical Abstract Services (CAS)展開合作以利用CAS SciFinder-n。CAS SciFinder-n與通用搜尋引擎不同的是，它經過優化可以在一個包含了2億多種化合物的電子目錄中搜索化學分子。
這個名為SmartSearch的項目，讓陶氏成千上萬的化學家們在幾分鐘之內就能發現所需的分子，而這在過去則需要數周時間。
陶氏企業數據和分析集團數據客戶合作夥伴關係IT總監Nathan Wilmot說：「這促使我們開始通過資料庫更快地搜索分子，這個項目由此展開。以前，化學家們在這方面是非常依賴直覺的，需要翻閱目錄來識別分子。」
陶氏的化學家們現在可以藉助SmartSearch for Dow很快地篩選出「分子的化學、物理和商業可用性，以及可能適合給定應用的一個分子或者一組分子的健康和安全特性」，只需要幾分鐘的時間。
例如，在紙漿試點中，CAS SciFinder幫助陶氏確定了一組8種到12種更安全、更具可持續性的分子作為潛在的候選材料，以替代陶氏原本打算用的替代材料。
Wilmot說，自那以後，陶氏就把這個池子縮小到2種到4種可選的分子，並希望在未來一兩年內將其中一種商業化。「這減少了大量的實驗時間……大大加快了我們的研究速度。」
基於化學的合作夥伴關係
Chemical Abstract Service成立於 1903 年，作為全球化學家的資源，是一個註冊表的「守護者」，該註冊表中包含超過2億種物質，根據一位CAS發言人稱，他們從各種來源（包括專利和會議記錄）將這些物質從編入索引並進行整理。
CAS首席技術官Venki Rao表示，SmartSearch for Dow是一個定製化的項目，使用CAS SciFinder專有的搜索技術，和一個擁有25多億個實體以及20多個化學關係「知識圖譜」的平台。
Rao說，其內容得到現代自然語言處理（NLP）和基於神經網路相關技術的支持，並指出，其平台與「附加」到現有平台的新AI技術相結合，為陶氏提供了新的能力來推動其研發工作，實現下一代業務目標。
陶氏化學已經與CAS合作多年，但陶氏化學的Wilmot表示，與CAS進行了更深入的合作，以統一雙方的優勢，為陶氏化學打造SmartSearch，但他不願透露雙方合作是否會擴展到實際開發或者是在研發中使用AI技術，但這種可能性（包括商業的和科研上的）都有可能會改變我們的生活。
Wilmot說，現存的分子有數百萬種，使用數字化工具找到一種具有獨特用途的分子，將正確的分子與正確的應用聯繫起來，這會對陶氏的業務產生深遠影響。
Wilmot說：「自2019年至2020年期間CAS開始更新其業務模型並擁有服務組織以來，我們一直作為創新合作夥伴與他們密切合作，特別是在這一領域。他們在這個領域和其他領域與我們的合作做得非常好。」
計算化學的下一步
陶氏的化學家們將繼續打造自己的化學品資料庫，並利用CAS的專業知識對其進行擴充，以「做出他們以前無法做出的更好決策」，Wilmot說。
這位IT主管指出，SmartSearch for Dow現在被用於陶氏塑料、矽膠和聚氨酯業務的多個項目，以及許多工業解決方案。在任何給定時間，陶氏都有10人到12人致力於協作解決方案。
Wilmot說：「不同於大海撈針的方法，SmartSearch讓我們能夠根據現有數據找到最佳的分子，我們可以將其提供給所有研究人員，以儘快找到可用的最佳目標——最具可持續性、成本效益、高性能和高價值的材料，從而為我們提供競爭優勢。」
一切都源於Wilmot所說的「我們IT組織與外部合作夥伴之間的出色合作」，隨著規模的擴大，這將有助於陶氏提高效率和可持續性，他說，這將對工業化學、催化和其他領域繼續在整個行業中生產可持續性、安全的才來帶來潛在影響，「這對我們來說至關重要」。
