مع صف من الغرف اللامعة المتصلة بواسطة أنابيب متعرجة، يبدو الإعداد الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي أشبه بمصنع جعة مستقبلي أكثر من كونه مختبرًا للكيمياء.
ومع ذلك، عندما يأمره المشغل البشري - "اصنع الأسبرين" - يقفز النظام إلى العمل مثل فريق من الكيميائيين. يتولى أحد الذكاء الاصطناعي الأمر ويبحث في الويب لتحسين "وصفة" الدواء. يقوم ذكاء اصطناعي آخر بترجمة النتائج إلى كود، وثالث يوجه الأذرع الآلية لتنفيذ التجربة.
النظام، ويُطلق عليه اسم Coscientist، وهو الأحدث في حملة لأتمتة الكيمياء باستخدام نماذج لغوية كبيرة. نوع الخوارزمية وراء ChatGPT الشهير، نماذج اللغات الكبيرة غزت العالم بقدرتها على فهم مدخلات اللغة والصوت والصورة، مع تقديم استجابات مفيدة - وإن لم تكن دقيقة دائمًا.
لقد أحدث الذكاء الاصطناعي بالفعل ضجة كبيرة في المختبر. من نمذجة هياكل البروتين - الحل للغز الذي دام نصف عقد من الزمن - إلى أنماط الصيد في البيانات الجينية و"الهلوسة" العقاقير الكيميائية الجديدة مثل مضادات حيويةالتكنولوجيا هي تعيين لتحويل العلم.
يعد Coscientist واحدًا من الأول من نوعه. قام بتطويره الدكتور غابي جوميز وزملاؤه في جامعة كارنيجي ميلون، وهو يتعلم بشكل مستقل وصفات للتفاعلات الكيميائية ويصمم إجراءات معملية لصنعها في دقائق معدودة فقط.
وكدليل على المفهوم، قام النظام الشامل بتفاعل كيميائي معقد التي فازت جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2010 لدورها الحاسم في تطوير الأدوية.
"هذه هي المرة الأولى التي يقوم فيها ذكاء غير عضوي بتخطيط وتصميم وتنفيذ هذا التفاعل المعقد الذي اخترعه البشر" محمد جوميز.
من مميزات النظام هو نمطيته. من خلال تقسيم مهام الكيمياء، يتصرف Coscientist كفريق من الكيميائيين الذين يعملون جنبًا إلى جنب لإيجاد حل، مما يؤدي إلى تسريع عملية اكتشاف الدواء بأكملها.
"Coscientist" يجعل "رؤية المختبرات ذاتية القيادة خطوة أقرب إلى الواقع" كتب آنا لورا دياس والدكتور تياجو رودريغز من جامعة لشبونة، اللذين لم يشاركا في العمل.
كسر ضعيف
الكيمياء تشبه إلى حد كبير إتقان الوصفة.
يبدأ الأمر بهدف: صنع مادة كيميائية بأقل قدر من النفايات. مثلما يتصفح الطهاة الويب بحثًا عن أفكار للوصفات، يبحث الكيميائيون في الأدبيات المنشورة ويصممون بروتوكولًا.
إنها عملية شاقة. في مواجهة تحدي تصنيع مادة كيميائية جديدة، يقضي الكيميائيون ساعات في البحث في قواعد بيانات عن جزيئات وتفاعلات مماثلة. إنهم بحاجة إلى جولات متعددة من البحث والتجريب والمراجعة قبل أن يحصلوا على الجزيء المطلوب بأقل قدر من الهدر.
كتب دياس ورودريغز: "لذلك، تطلع الكيميائيون منذ فترة طويلة إلى تطوير أنظمة آلية لتسهيل عملهم".
تتمثل إحدى الخطوات الرئيسية في حقن أنواع مختلفة من المواد الكيميائية بكميات محددة وفي أوقات مثالية في "غرف" متعددة حتى يمكن إجراء تفاعلات منفصلة. عادةً ما يتم ذلك يدويًا، ولكن الآن يمكن بسهولة برمجة الروبوتات ذات الأسعار المعقولة لإجراء تفاعلات كيميائية جديدة. لكنهم ليسوا مثاليين. يمكن لمعظمهم إجراء رد فعل واحد فقط.
كتب دياس ورودريغز: "لقد أحبطت هذه القيود حلم الكيميائيين الآليين المستقلين".
وهنا يأتي دور GPT-4 من OpenAI، وهي الخوارزمية وراء ChatGPT.
مرحباً أيها العالم الكيميائي
مقارنة مجموعة من نماذج اللغات الكبيرة، مثل GPT-4، كلودو صقروجد الفريق أن Coscientist يمكنها إنشاء "وصفات" تفصيلية لصنع المواد الكيميائية ذات إنتاجية عالية. تتكون الدراسة الجديدة من عملية مكونة من ثلاث خطوات، حيث يتم ربط العديد من مثيلات GPT-4 المضبوطة بدقة في كيميائي آلي.
الأول هو أمين المكتبة القائم على الذكاء الاصطناعي، والذي يتعلم من مجموعة متنوعة من المصادر عبر الإنترنت. عندما قام الفريق بتتبع تفضيلاته، وجدوا أن الذكاء الاصطناعي يقضي معظم الوقت في زيارة الأدبيات من أفضل المجلات الكيميائية. هذه البصيرة قيمة. غالبًا ما توصف النماذج اللغوية الكبيرة بأنها "الصندوق الأسود"، ولا تشرح دائمًا كيفية حساب نتائجها. من ناحية أخرى، يعرض عالم الكون أسبابه مثل الكيميائي الذي يكتب ملاحظات في كتاب معملي، لذا فإن إعادة إنتاج عمله أسهل.
الذكاء الاصطناعي الثاني في Coscientist "يقرأ" أدلة المستخدم الخاصة بالأذرع الآلية التي توزع المواد الكيميائية المتفاعلة - مثل قراءة كتيب حول كيفية تشغيل ماكينة تهذيب الحشائش الجديدة، يستهلك الذكاء الاصطناعي المعرفة "لفهم" تعليماتها.
وأخيرًا، يقوم الذكاء الاصطناعي الثالث بتشغيل ذراع آلية لتصنيع المواد الكيميائية. كما أن لديها أيضًا "وضع الأستاذ" المدمج، الذي يحلل التفاعلات التي تعمل وأيها لا تعمل، لتغذيتها مرة أخرى في النظام لمزيد من الضبط الدقيق.
جهد نوبل
في الاختبار الأولي، قام Coscientist بدور النادل.
محملة بسوائل متعددة الألوان، يتحكم الذكاء الاصطناعي في الذراع الآلية لرش كل لون بعناية في خط داخل شبكة مكونة من 96 بئرًا. وهذا يشبه محاولة صنع مكعبات ثلج متعددة الألوان في صينية ثلج دون أن تنسكب. لقد نجحت في الغالب. من خلال أمر بسيط "ارسم قطريًا أزرق"، تمكن Coscientist من اتباع التعليمات (مع القليل من المساعدة البشرية).
ولزيادة الصعوبة، قام الفريق بعد ذلك بتحدي النظام لتصنيع سبعة أدوية ناجحة، بما في ذلك مسكنات الألم الشائعة مثل الأسبرين والأسيتامينوفين - العنصر النشط في تايلينول - والإيبوبروفين.
قام عالم الكون بحساب الكمية المطلوبة من كل مكون لكل ذراع آلية وخلطها بالسرعة المثلى. واجه الذكاء الاصطناعي صعوبات في المرة الأولى، ولكن مع الممارسة، تعلم متى ترتفع درجة حرارة الأذرع الآلية أو عندما تغلي المواد الكيميائية. وفي نهاية المطاف، مثل الطباخ المتمرس، توصل الذكاء الاصطناعي إلى وصفة مثالية للمنتج المطلوب.
كما طلب الفريق من Coscientist تحسين مجموعة من التفاعلات الكيميائية لزيادة الإنتاجية، وهو تحدٍ كيميائي صعب للغاية. ومن خلال 10 أمثلة فقط، كان أداء النظام أفضل من أسلوب التعلم الآلي المعمول به. عانت شركة Coscientist عندما لم يكن لدى مكونات GPT الخاصة بها أمثلة كافية، لكنها تعلمت بسرعة. وبعد كل تكرار، اكتسبت "المعرفة" وقامت بتكييف استراتيجيتها للتخطيط للخطوة التالية مع مرور الوقت.
في الوقت الحالي، يشبه Coscientist إلى حد ما طالب الكيمياء الجديد. يمكنه قراءة وتحليل المنشورات الحالية وتوليد الأفكار واختبارها. ولكنها أيضًا تنفث في بعض الأحيان هراءً، وهو الانهيار الذي ابتليت به معظم النماذج اللغوية الكبيرة. لذلك من الضروري أن يستخدمه الكيميائيون حدسهم والتحقق من النتائج. المشاكل الكيميائية في العالم الحقيقي هي أيضًا أكثر تعقيدًا بكثير من تلك التي تناولتها الدراسة، خاصة في مجال علم الأحياء.
مع المزيد من التطوير، يتصور الفريق أن Coscientist هو مساعد. ويمكنه اختبار مجموعة من الوصفات الكيميائية بسرعة، ويمكن للكيميائيين الحصول على نوم جيد أثناء الليل بينما يعمل النظام الآلي.
وقال جوميز: "يمكن أن يكون لدينا شيء يمكن أن يعمل بشكل مستقل، ويحاول اكتشاف ظواهر جديدة، وردود أفعال جديدة، وأفكار جديدة".
الصورة الائتمان: لويس ريد / Unsplash
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://singularityhub.com/2024/01/09/the-ai-behind-chatgpt-is-ready-to-do-chemistry/
