За меньшее время, чем вам понадобится, чтобы прочитать эту статью, система, управляемая искусственным интеллектом, смогла автономно узнать об определенных химических реакциях, получивших Нобелевскую премию, и разработать успешную лабораторную процедуру для их проведения. ИИ сделал все это всего за несколько минут — и добился успеха с первой попытки.
«Это первый случай, когда неорганический разум спланировал, спроектировал и осуществил эту сложную реакцию, изобретенную людьми», — говорит химик и инженер-химик из Университета Карнеги-Меллон Гейб Гомес, который возглавлял исследовательскую группу, которая собрала и протестировала ИИ-организм.
Самые сложные реакции, которые реализовал Coscientist, известны в органической химии как перекрестные реакции, катализируемые палладием, благодаря которым изобретатели-человеки получили Нобелевскую премию по химии 2010 года в знак признания огромной роли, которую эти реакции стали играть в процессе разработки фармацевтических препаратов и других отраслях, которые используйте привередливые молекулы на основе углерода.
Опубликованные в журнале Nature продемонстрированные способности Coscientist показывают потенциал людей продуктивно использовать ИИ для увеличения темпов и количества научных открытий, а также улучшения воспроизводимости и надежности экспериментальных результатов.
В исследовательскую группу из четырех человек входят аспиранты Даниил Бойко и Роберт Макнайт, получившие поддержку и обучение в Центре химиоферментного синтеза Национального научного фонда США при Северо-Западном университете и Центре компьютерного синтеза NSF при Университете Нотр-Дам соответственно. .
«Помимо задач химического синтеза, продемонстрированных их системой, Гомес и его команда успешно синтезировали своего рода сверхэффективного лабораторного партнера», — говорит директор химического отдела NSF Дэвид Берковиц. «Они сложили все части вместе, и конечный результат представляет собой нечто гораздо большее, чем просто сумму его частей — его можно использовать для действительно полезных научных целей».
Объединяем ученых
Главными среди программного обеспечения и кремниевых частей Coscientist являются большие языковые модели, составляющие его искусственный «мозг». Большая языковая модель — это тип ИИ, который может извлекать смысл и закономерности из огромных объемов данных, включая письменный текст, содержащийся в документах.
Выполнив ряд задач, команда протестировала и сравнила несколько больших языковых моделей, включая GPT-4 и другие версии больших языковых моделей GPT, созданные компанией OpenAI.
Coscientist также был оснащен несколькими различными программными модулями, которые команда протестировала сначала индивидуально, а затем совместно.
«Мы пытались разбить все возможные задачи в науке на маленькие части, а затем по частям построить большую картину», — говорит Бойко, который разработал общую архитектуру Coscientist и его экспериментальные задания. «В конце концов, мы собрали все вместе».
Модули программного обеспечения позволяли Coscientist делать то, что делают все химики-исследователи: искать общедоступную информацию о химических соединениях , находить и читать технические руководства по управлению роботизированным лабораторным оборудованием, писать компьютерный код для проведения экспериментов и анализировать полученные данные, чтобы определить, что именно сработало, а что нет.
В одном тесте проверялась способность Coscientist точно планировать химические процедуры, которые, если бы они были выполнены, привели бы к получению широко используемых веществ, таких как аспирин, ацетаминофен и ибупрофен. Большие языковые модели были индивидуально протестированы и сравнены, включая две версии GPT с программным модулем, позволяющим использовать Google для поиска информации в Интернете, как это мог бы делать человек-химик.
Полученные процедуры затем были проверены и оценены в зависимости от того, привели ли они к желаемому веществу, насколько подробными были шаги и других факторов. Одни из самых высоких оценок получил модуль GPT-4 с функцией поиска, который оказался единственным, создавшим процедуру приемлемого качества для синтеза ибупрофена.
Бойко и Макнайт наблюдали, как Coscientist демонстрирует «химическое мышление», которое Бойко описывает как способность использовать связанную с химией информацию и ранее приобретенные знания для руководства своими действиями. Он использовал общедоступную химическую информацию, закодированную в формате упрощенной системы молекулярного ввода (SMILES) — типа машиночитаемой записи, представляющей химическую структуру молекул, — и вносил изменения в свои экспериментальные планы на основе конкретных частей молекул, которые он анализировал. тщательно изучая данные SMILES.
«Это лучшая из возможных версий химического мышления», — говорит Бойко.
Дальнейшие испытания включали программные модули, позволяющие Coscientist искать и использовать техническую документацию, описывающую интерфейсы прикладного программирования, которые управляют роботизированным лабораторным оборудованием. Эти тесты сыграли важную роль в определении того, сможет ли Coscientist перевести свои теоретические планы синтеза химических соединений в компьютерный код, который будет направлять лабораторных роботов в физическом мире.
Принесите роботов
Высокотехнологичное роботизированное химическое оборудование обычно используется в лабораториях, чтобы снова и снова всасывать, впрыскивать, нагревать, встряхивать и выполнять другие действия с крошечными образцами жидкости с высочайшей точностью. Такие роботы обычно управляются с помощью компьютерного кода, написанного химиками-людьми, которые могут находиться в той же лаборатории или на другом конце страны.
Впервые такие роботы будут управляться компьютерным кодом, написанным ИИ.
Команда запустила Coscientist с простыми задачами, требующими создания роботизированной машины для обработки жидкостей, распределяющей цветную жидкость в планшет, содержащий 96 небольших лунок, выровненных в виде сетки. Было предложено «раскрасить каждую вторую линию одним цветом по вашему выбору», «нарисовать синюю диагональ» и другие задания, напоминающие детский сад.
После окончания курса по переработке жидкостей 101 команда познакомила Coscientist с другими типами роботизированного оборудования. Они сотрудничали с Emerald Cloud Lab, коммерческим предприятием, оснащенным различными видами автоматизированных инструментов, включая спектрофотометры, которые измеряют длины волн света, поглощаемого химическими образцами. Затем ученому подарили тарелку, содержащую жидкости трех разных цветов (красного, желтого и синего), и попросили определить, какие цвета присутствовали и где они находились на тарелке.
Поскольку у Coscientist нет глаз, он написал код, который автоматически передает пластинку загадочного цвета на спектрофотометр и анализирует длины волн света, поглощаемые каждой лункой, таким образом определяя, какие цвета присутствовали и их расположение на пластинке. Для этого задания исследователям пришлось немного подтолкнуть Coscientist в правильном направлении, поручив ему подумать о том, как разные цвета поглощают свет. Остальное сделал ИИ.
Заключительным экзаменом Coscientist было объединение собранных модулей и обучение для выполнения команды команды «выполнить реакции Сузуки и Соногаширы», названной в честь их изобретателей Акиры Судзуки и Кенкичи Соногаширы.
В реакциях, открытых в 1970-х годах, металлический палладий катализирует связи между атомами углерода в органических молекулах. Эти реакции оказались чрезвычайно полезными при создании новых видов лекарств для лечения воспалений, астмы и других состояний. Они также используются в органических полупроводниках в органических светодиодах, используемых во многих смартфонах и мониторах. Прорывные реакции и их широкое влияние были официально признаны Нобелевской премией, совместно присужденной в 2010 году Сукузи, Ричарду Хеку и Эй-ити Негиси.
Конечно, Coscientist никогда раньше не пробовал подобных реакций. Итак, как и этот автор при написании предыдущего абзаца, он зашел в Википедию и поискал их.
Великая сила, большая ответственность
«Для меня моментом «эврики» было то, что он задал все правильные вопросы», — говорит МакНайт, который разработал программный модуль, позволяющий Coscientist искать техническую документацию.
Учёный искал ответы преимущественно в Википедии, а также на множестве других сайтов, включая сайты Американского химического общества, Королевского химического общества и других, содержащих научные статьи, описывающие реакции Сузуки и Соногаширы.
Менее чем за четыре минуты Coscientist разработал точную процедуру проведения необходимых реакций с использованием химикатов, предоставленных командой. Когда компания попыталась выполнить свою процедуру в физическом мире с помощью роботов, она допустила ошибку в коде, который написала для управления устройством, которое нагревает и встряхивает жидкие образцы. Без подсказок со стороны людей Coscientist заметил проблему, обратился к техническому руководству к устройству, исправил его код и повторил попытку.
Результаты содержались в нескольких крошечных образцах прозрачной жидкости. Бойко проанализировал образцы и обнаружил спектральные признаки реакций Сузуки и Соногаширы.
Гомес не поверил, когда Бойко и Макнайт рассказали ему, что сделал Coscientist. «Я думал, что они меня тянут за ногу», — вспоминает он. «Но это не так. Абсолютно не так. И вот тогда это щелкнуло: окей, у нас здесь есть что-то очень новое, очень мощное».
Вместе с этой потенциальной силой возникает необходимость использовать ее разумно и защищаться от злоупотреблений. Гомес говорит, что понимание возможностей и ограничений ИИ — это первый шаг в разработке обоснованных правил и политик, которые могут эффективно предотвратить вредное использование ИИ, будь то преднамеренное или случайное.
«Мы должны ответственно и внимательно относиться к тому, как будут использоваться эти технологии», — говорит он.
Гомес — один из нескольких исследователей, предоставляющих экспертные консультации и рекомендации для усилий правительства США по обеспечению безопасного и надежного использования ИИ, таких как указ администрации Байдена о разработке ИИ от октября 2023 года .
Ускорение открытий, демократизация науки
Мир природы практически бесконечен по своим размерам и сложности и содержит неисчислимые открытия, которые только и ждут, чтобы их открыли. Представьте себе новые сверхпроводящие материалы, которые значительно повышают энергоэффективность, или химические соединения, которые излечивают неизлечимые болезни и продлевают человеческую жизнь. И все же получение образования и подготовки, необходимых для совершения этих прорывов, — это долгий и трудный путь. Стать учёным сложно.
Гомес и его команда рассматривают системы с поддержкой искусственного интеллекта, такие как Coscientist, как решение, которое может преодолеть разрыв между неизведанными просторами природы и тем фактом, что квалифицированных ученых не хватает — и, вероятно, так будет всегда.
У ученых-людей также есть человеческие потребности, такие как сон и иногда выход за пределы лаборатории. Тогда как управляемый человеком ИИ может «думать» круглосуточно, методично переворачивая каждый пресловутый камень, проверяя и перепроверяя свои экспериментальные результаты на предмет воспроизводимости. «У нас может быть что-то, что может работать автономно, пытаясь открыть новые явления, новые реакции, новые идеи», — говорит Гомес.
«Вы также можете значительно снизить входной барьер практически в любой области», — говорит он. Например, если биолог, не обученный реакциям Сузуки, захочет изучить их использование по-новому, он может попросить Coscientist помочь ему спланировать эксперименты.
«Вы можете добиться массовой демократизации ресурсов и понимания», — объясняет он.
В науке существует итеративный процесс попыток чего-то, неудач, обучения и совершенствования, который ИИ может существенно ускорить, говорит Гомес. «Это само по себе будет кардинальным изменением».
Теги: ИИ
