AI-en bak ChatGPT er klar for kjemi

Publisert av Platon

Følgere: 0

AI-en bak ChatGPT er klar til å utføre kjemi PlatoBlockchain-dataintelligens. Vertikalt søk. Ai.

Med sin rad med blanke kamre forbundet med snirklete rør, ser det AI-drevne oppsettet mer ut som et futuristisk bryggeri enn et kjemilaboratorium.

Men når systemet får en oppfordring fra den menneskelige operatøren – «lag aspirin» – går systemet i gang som et velsmurt team av kjemikere. Én AI tar kommandoen og leter på nettet for å optimalisere en "oppskrift" for medisinen. En annen AI oversetter resultatene til kode, og en tredje styrer robotarmer for å utføre eksperimentet.

Systemet, kalt Coscientist, er den siste i et fremstøt for å automatisere kjemi med store språkmodeller. Typen algoritme bak den populære ChatGPT, store språkmodeller har tatt verden med storm med sin evne til å forstå språk, lyd og bildeinndata, samtidig som de deler ut nyttige – om ikke alltid nøyaktige – svar.

AI gjør allerede et sprut i laboratoriet. Fra modellering av proteinstrukturer – løsningen på et halvt tiår lang gåte – til jaktmønstre i genetiske data og «hallusinering» av nye kjemiske stoffer som f.eks. antibiotika, er teknologien satt til å transformere vitenskapen.

Coscientist er en av de første i sitt slag. Utviklet av Dr. Gabe Gomes og kolleger ved Carnegie Mellon University, lærer den autonomt oppskrifter for kjemiske reaksjoner og designer laboratorieprosedyrer for å lage dem på bare noen få minutter.

Som et bevis på konseptet utløste ende-til-ende-systemet en kompleks kjemisk reaksjon som vant Nobelprisen i kjemi i 2010 for dens kritiske rolle i legemiddelutvikling.

"Dette er første gang at en ikke-organisk intelligens planla, designet og utførte denne komplekse reaksjonen som ble oppfunnet av mennesker," sa Gomes.

Et særpreg ved systemet er dets modularitet. Ved å dele opp kjemioppgaver oppfører Coscientist seg som et team av kjemikere som jobber sammen for å finne en løsning, og fremskynder hele legemiddeloppdagelsesprosessen.

Coscientist bringer "visjonen om selvkjørende laboratorier et skritt nærmere virkeligheten," skrev Ana Laura Dias og Dr. Tiago Rodrigues ved Universitetet i Lisboa, som ikke var involvert i arbeidet.

Breaking Bad

Kjemi er mye som å perfeksjonere en oppskrift.

Det starter med et mål: Lag et kjemikalie med minst avfall. Akkurat som kokker surfer på nettet etter oppskriftsideer, graver kjemikere i publisert litteratur og utformer en protokoll.

Det er en kjedelig prosess. Utfordret med å syntetisere et nytt kjemikalie bruker kjemikere timer på å søke i databaser med lignende molekyler og reaksjoner. De trenger flere runder med forskning, eksperimentering og revisjon før de får det ønskede molekylet med minimalt avfall.

"Kjemikere har derfor lenge ønsket å utvikle automatiserte systemer for å lette arbeidet deres," skrev Dias og Rodrigues.

Et viktig skritt er å injisere forskjellige typer kjemikalier i nøyaktige mengder og perfekte tidspunkter i flere "kamre" slik at separate reaksjoner kan finne sted. Normalt gjøres dette for hånd, men nå kan rimelige roboter enkelt programmeres til å sette opp nye kjemiske interaksjoner. De er imidlertid ikke perfekte. De fleste kan bare utføre én reaksjon.

"Disse begrensningene har frustrert drømmen" for autonome robotkjemikere, skrev Dias og Rodrigues.

Det er her OpenAIs GPT-4, algoritmen bak ChatGPT, kommer inn.

Hei, Chemical World

Sammenligning av en rekke store språkmodeller, for eksempel GPT-4, Claudeog Falcon, fant teamet at Coscientist kunne generere detaljerte "oppskrifter" for å lage kjemikaliene med høye utbytter. Den nye studien er en tre-trinns prosess som setter flere finjusterte forekomster av GPT-4 inn i en automatisert kjemiker.

Den første er AI-bibliotekaren, som lærer fra en rekke online kilder. Da teamet sporet preferansene deres, fant de ut at AI brukte mest tid på å besøke litteratur fra topp kjemiske tidsskrifter. Denne innsikten er verdifull. Ofte beskrevet som en "svart boks", forklarer store språkmodeller ikke alltid hvordan de beregner resultatene sine. Coscientist, på den annen side, legger ut sin resonnement som en kjemiker som skriver notater i en laboratoriebok, slik at arbeidet er lettere å reprodusere.

Den andre AI i Coscientist "leser" brukermanualer for robotarmer som dispenserer kjemiske reaktanter - som å lese en brosjyre om hvordan man jobber med en ny gressklipper, bruker AI kunnskapen for å "forstå" instruksjonene.

Til slutt driver den tredje AI en robotarm for å syntetisere kjemikalier. Den har også en innebygd "professormodus", som analyserer hvilke reaksjoner som fungerer – og hvilke som ikke gjør det – for å sende tilbake til systemet for ytterligere finjustering.

En Nobelinnsats

I en innledende test fungerte Coscientist som en slags bartender.

Lastet med flere fargede væsker kontrollerte AI robotarmen for å forsiktig spraye hver farge inn i en linje inne i et 96-brønns rutenett. Dette er som å prøve å lage flerfargede isbiter i et isbrett uten å søle. Det fungerte stort sett. Med en enkel kommando "tegn en blå diagonal," var Coscientist i stand til å følge instruksjonene (med litt menneskelig hjelp).

For å øke vanskeligheten, utfordret teamet deretter systemet til å syntetisere syv storfilmer, inkludert vanlige smertestillende midler som aspirin, acetaminophen - den aktive ingrediensen i Tylenol - og ibuprofen.

Coscientist beregnet hvor mye av hver ingrediens som var nødvendig for hver robotarm og blandet dem med optimal hastighet. AI slet den første tiden, men med øvelse lærte den seg når robotarmene ble overopphetet eller når kjemikalier kokte over. Til slutt, som en erfaren kokk, fant AI en perfekt oppskrift på det ønskede produktet.

Teamet ba også Coscientist om å optimalisere en rekke kjemiske reaksjoner for å øke utbyttet - en notorisk vanskelig kjemiutfordring. Med bare 10 eksempler presterte systemet bedre enn en etablert maskinlæringsmetode. Coscientist slet da GPT-komponentene ikke hadde nok eksempler, men de lærte raskt. Etter hver iterasjon tilegnet den seg "kunnskap" og tilpasset strategien for planlegging av neste trinn over tid.

Foreløpig er Coscientist litt som en ny kjemistudent. Den kan lese og analysere aktuelle publikasjoner, generere ideer og teste dem. Men det spyr også noen ganger ut tull, en undergang som plager de fleste store språkmodeller. Det er derfor nødvendig for kjemikere å bruke deres intuisjon og sjekk resultatene. Kjemiske problemer i den virkelige verden er også langt mer komplekse enn de som er tatt opp i studien, spesielt innen biologi.

Med mer utvikling ser teamet for seg Coscientist som en hjelper. Den kan raskt teste en rekke kjemiske oppskrifter, og kjemikere kan få en god natts søvn etter hvert som robotsystemet tar av.

"Vi kan ha noe som kan kjøres autonomt, og prøver å oppdage nye fenomener, nye reaksjoner, nye ideer," sa Gomes.

Bilde Credit: Louis Reed / Unsplash