Istraživački tim razvija AI za obavljanje hemijske sinteze

Istraživački tim razvija AI za obavljanje hemijske sinteze

Hemija, sa svojim složenim procesima i ogromnim potencijalom za inovacije, oduvek je bila izazov za automatizaciju. Tradicionalni računarski alati, uprkos svojim naprednim mogućnostima, često ostaju nedovoljno iskorišćeni zbog svoje složenosti i specijalizovanog znanja potrebnog za upravljanje njima.

Sada su istraživači sa grupom Philippe Schvaller-a iz EPFL-a razvili ChemCrov, AI koji integriše 18 stručno dizajniranih alata, omogućavajući mu da se kreće i izvršava zadatke u okviru hemijskih istraživanja sa neviđenom efikasnošću. Njihovo istraživanje je objavljeno u časopisu Inteligencija mašina prirode.

„Možda se pitate zašto vrana?“ pita Švaler. „Zato što je poznato da vrane dobro koriste alat.“

ChemCrov je razvio Ph.D. studenti Andres Bran i Oliver Šilter (EPFL, NCCR Catalisis) u saradnji sa Semom Koksom i profesorom Endrjuom Vajtom na FutureHouse i Univerzitetu u Ročesteru.

ChemCrov je zasnovan na velikom jezičkom modelu (LLM), kao što je GPT-4, poboljšan LangChain-om za integraciju alata, za autonomno obavljanje zadataka hemijske sinteze. Naučnici su proširili jezički model skupom specijalizovanih softverskih alata koji se već koriste u hemiji, uključujući VebSearch za pronalaženje informacija na internetu, LitSearch za ekstrakciju naučne literature i razne molekularne i reakcione alate za hemijsku analizu.

Integracijom ChemCrov-a sa ovim alatima, istraživači su mu omogućili da autonomno planira i izvodi hemijske sinteze, kao što je stvaranje repelenta insekata i raznih organskih katalizatora, pa čak i pomaže u otkrivanju novih hromofora, supstanci osnovnih za industriju boja i pigmenta.

Ono što izdvaja ChemCrov je njegova sposobnost prilagođavanja i primene strukturisanog procesa rezonovanja na hemijske zadatke.

„Sistem je analogan ljudskom stručnjaku sa pristupom kalkulatoru i bazama podataka koje ne samo da poboljšavaju efikasnost stručnjaka, već ih i čine činjeničnijim—u slučaju ChemCrov-a, smanjujući halucinacije“, objašnjava Andres Kamilo Marulanda Bran, prvi autor studije.

ChemCrov prima upit od korisnika, planira unapred kako da reši zadatak, bira relevantne alate i iterativno precizira svoju strategiju na osnovu ishoda(a) svakog koraka. Ovaj metodički pristup osigurava da ChemCrov ne radi samo na teoriji, već je takođe zasnovan na praktičnoj primeni za interakciju u stvarnom svetu sa laboratorijskim okruženjima.

Demokratizujući pristup složenim hemijskim znanjima i procesima, ChemCrov smanjuje barijeru za ulazak za nestručnjake dok proširuje komplet alata koji je dostupan hemičarima veteranima. Ovo može ubrzati istraživanje i razvoj u oblasti farmacije, nauke o materijalima i šire, čineći proces efikasnijim i sigurnijim.