22 年 2023 月 XNUMX 日 (Nanowerkニュース) 非有機インテリジェントシステムが初めて化学実験を設計、計画、実行したとカーネギーメロン大学の研究者が雑誌で報告 自然 (「大規模言語モデルによる自律的な化学研究」).
非有機知能システムは化学実験の実施に成功し、科学研究への新しいアプローチを実証しました。
Coscientist と名付けられたこのシステムは、大規模な言語モデルを活用して実験プロセスを合理化し、速度、精度、効率を向上させます。
Coscientist の機能には、化学合成の計画、自動実験装置の制御、最適化された問題解決のためのさまざまなデータ ソースの利用が含まれます。
このイノベーションは、遠隔操作の実験室を通じて高度な実験技術への幅広いアクセスを提供することにより、科学研究を民主化します。
倫理的配慮と安全対策はシステムの設計に不可欠であり、科学実験における AI の責任ある使用を保証します。
研究者らは、システムの各部分を検証する際に、96 ウェル プレートに赤い十字を描き、黄色の長方形を描き、05 行おきに色を付け、青い対角線を描くように Coscientist に依頼しました。 （画像提供：研究者）
「ゴメス教授と彼のチームのここでの画期的な研究は、自動運転実験の価値を実証しただけでなく、クラウドラボテクノロジーを使用して、その研究の成果をより広範な科学コミュニティと共有する新しい手段を開拓しました」とブライアン・フレッツァ氏は述べた。 (SCS'2024)、ECL の共同創設者兼共同 CEO。
カーネギー メロン大学は、ECL と提携し、200 年初めに大学初のクラウド ラボを開設する予定です。カーネギー メロン大学クラウド ラボ 新しいウィンドウで開きます。これにより、大学の研究者とその共同研究者は XNUMX を超える機器にアクセスできるようになります。ゴメス氏は、ネイチャーの論文に記載されている技術の開発を継続し、将来的にはカーネギーメロン クラウド ラボや他の自動運転研究所で使用できるようにする予定です。
コサイエンティストはまた、事実上、実験の「ブラックボックス」を開けます。このシステムは研究の各ステップを追跡および文書化し、研究を完全に追跡可能かつ再現可能にします。
「この研究は、AI と自動化という化学における XNUMX つの新たなツールがどのようにしてさらに強力なツールに統合できるかを示しています」と、この研究を支援した米国国立科学財団の化学イノベーション センター プログラムのディレクターであるキャシー コバートは述べています。 「Coscientistのようなシステムは、新しい化学物質の合成方法を迅速に改善するための新しいアプローチを可能にし、それらのシステムで生成されたデータセットは信頼性が高く、複製可能で再現性があり、他の化学者が再利用できるため、その影響はさらに大きくなります。」
LLM、特に科学実験に関連した安全性への懸念は、ゴメスにとって最優先事項です。同論文の裏付け情報の中で、ゴメス氏のチームはAIに有害な化学物質や規制物質の製造を強制できる可能性を調査した。
「私は、AI を活用した科学が実現できるポジティブなことは、ネガティブなことよりもはるかに大きいと信じています。しかし、私たちには何が問題になる可能性があるかを認識し、解決策とフェイルセーフを提供する責任があります」とゴメス氏は述べた。
「これらの強力なツールの倫理的かつ責任ある使用を確保することで、誤用に伴うリスクを軽減しながら、科学研究を進める上で大規模言語モデルの膨大な可能性を探求し続けることができる」と著者らは論文で述べている。
主要な取り組み
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リサーチ
「私たちは、自律的な科学実験のためのインテリジェント エージェント システムが、途方もない発見、予期せぬ治療法、新素材をもたらすことを期待しています。 これらの発見がどのようなものになるかは予測できませんが、人間と機械の相乗的パートナーシップによって研究を実施する新しい方法が得られることを期待しています」とカーネギーメロン大学の研究チームは論文で述べている。 Coscientistと呼ばれるこのシステムは、化学および化学工学の助教授ゲイブ・ゴメスと化学工学博士課程の学生ダニイル・ボイコとロバート・マックナイトによって設計された。 OpenAI の GPT-4 や Anthropic の Claude などの大規模言語モデル (LLM) を使用して、シンプルで平易な言語プロンプトで実験プロセスの全範囲を実行します。 たとえば、科学者は Coscientist に特定の特性を持つ化合物を見つけるように依頼できます。 このシステムは、インターネット、文書データ、その他の利用可能なソースを調べて情報を統合し、ロボットによるアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を使用する実験コースを選択します。 実験計画は自動装置に送信され、自動装置によって完了されます。 全体として、システムを操作する人間は、人間が単独で作業するよりもはるかに迅速、正確、効率的に実験を設計して実行できます。 「ゴメス氏と彼のチームは、システムによって実証された化学合成タスクを超えて、一種の超効率的な研究パートナーの合成に成功しました」と米国科学財団 (NSF) 化学部門ディレクターのデビッド バーコウィッツ氏は述べています。 「すべての部品を組み合わせた結果、部品の合計をはるかに超えたものが完成し、真に有用な科学的目的に使用できるのです。」 具体的には、Nature の論文で研究グループは、Coscientist が既知の化合物の化学合成を計画できることを実証しました。ハードウェアのドキュメントを検索してナビゲートします。ドキュメントを使用して、クラウド ラボと呼ばれる自動化されたラボで高レベルのコマンドを実行します。液体取り扱い機器を制御する。複数のハードウェア モジュールと多様なデータ ソースの使用を必要とする完全な科学的タスク。以前に収集したデータを分析して最適化問題を解決します。 「LLM を使用すると、自動化されたラボを使用する際の最も重要な障壁の 1 つであるコーディング能力を克服するのに役立ちます」と Gomes 氏は言います。 「科学者が自然言語で自動化されたプラットフォームと対話できれば、その分野をより多くの人に開かせることができます。」 これには、通常一流の大学や機関でしか見られない高度な科学研究機器にアクセスできない学術研究者も含まれます。 クラウド ラボまたは自動運転ラボと呼ばれることが多い遠隔制御の自動ラボは、これらの科学者へのアクセスをもたらし、科学を民主化します。
研究者らは、システムの各部分を検証する際に、96 ウェル プレートに赤い十字を描き、黄色の長方形を描き、05 行おきに色を付け、青い対角線を描くように Coscientist に依頼しました。 （画像提供：研究者）
「ゴメス教授と彼のチームのここでの画期的な研究は、自動運転実験の価値を実証しただけでなく、クラウドラボテクノロジーを使用して、その研究の成果をより広範な科学コミュニティと共有する新しい手段を開拓しました」とブライアン・フレッツァ氏は述べた。 (SCS'2024)、ECL の共同創設者兼共同 CEO。
カーネギー メロン大学は、ECL と提携し、200 年初めに大学初のクラウド ラボを開設する予定です。カーネギー メロン大学クラウド ラボ 新しいウィンドウで開きます。これにより、大学の研究者とその共同研究者は XNUMX を超える機器にアクセスできるようになります。ゴメス氏は、ネイチャーの論文に記載されている技術の開発を継続し、将来的にはカーネギーメロン クラウド ラボや他の自動運転研究所で使用できるようにする予定です。
コサイエンティストはまた、事実上、実験の「ブラックボックス」を開けます。このシステムは研究の各ステップを追跡および文書化し、研究を完全に追跡可能かつ再現可能にします。
「この研究は、AI と自動化という化学における XNUMX つの新たなツールがどのようにしてさらに強力なツールに統合できるかを示しています」と、この研究を支援した米国国立科学財団の化学イノベーション センター プログラムのディレクターであるキャシー コバートは述べています。 「Coscientistのようなシステムは、新しい化学物質の合成方法を迅速に改善するための新しいアプローチを可能にし、それらのシステムで生成されたデータセットは信頼性が高く、複製可能で再現性があり、他の化学者が再利用できるため、その影響はさらに大きくなります。」
LLM、特に科学実験に関連した安全性への懸念は、ゴメスにとって最優先事項です。同論文の裏付け情報の中で、ゴメス氏のチームはAIに有害な化学物質や規制物質の製造を強制できる可能性を調査した。
「私は、AI を活用した科学が実現できるポジティブなことは、ネガティブなことよりもはるかに大きいと信じています。しかし、私たちには何が問題になる可能性があるかを認識し、解決策とフェイルセーフを提供する責任があります」とゴメス氏は述べた。
「これらの強力なツールの倫理的かつ責任ある使用を確保することで、誤用に伴うリスクを軽減しながら、科学研究を進める上で大規模言語モデルの膨大な可能性を探求し続けることができる」と著者らは論文で述べている。
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- 情報源： https://www.nanowerk.com/news2/robotics/newsid=64310.php
