Met zijn rij glanzende kamers verbonden door kronkelige buizen, lijkt de AI-aangedreven opstelling meer op een futuristische brouwerij dan op een scheikundig laboratorium.

Maar als het systeem de opdracht krijgt van de menselijke operator – ‘aspirine maken’ – komt het in actie als een goed geolied team van scheikundigen. Eén AI neemt het commando over en struint het internet af om een ​​‘recept’ voor het medicijn te optimaliseren. Een andere AI vertaalt de resultaten in code en een derde stuurt robotarmen aan om het experiment uit te voeren.

Het systeem, genaamd Coscientist, is het nieuwste in een poging om de chemie te automatiseren met grote taalmodellen. Het type algoritme achter de populaire ChatGPT, grote taalmodellen, heeft de wereld stormenderhand veroverd met hun vermogen om taal-, audio- en beeldinvoer te begrijpen, terwijl ze nuttige, zo niet altijd nauwkeurige, antwoorden uitdelen.

AI maakt nu al furore in het laboratorium. Van het modelleren van eiwitstructuren – de oplossing voor een raadsel dat al een half decennium duurt – tot het opsporen van patronen in genetische gegevens en het ‘hallucineren’ van nieuwe chemische medicijnen zoals antibiotica, de technologie is ingesteld om de wetenschap te transformeren.

Coscientist is een van de eersten in zijn soort. Het is ontwikkeld door Dr. Gabe Gomes en collega's van de Carnegie Mellon Universiteit, leert autonoom recepten voor chemische reacties en ontwerpt laboratoriumprocedures om deze in slechts een paar minuten te maken.

Als proof of concept bracht het end-to-end-systeem een ​​complexe chemische reactie op gang dat heeft gewonnen de Nobelprijs voor de Scheikunde 2010 vanwege zijn cruciale rol in de ontwikkeling van geneesmiddelen.

‘Dit is de eerste keer dat een niet-organische intelligentie deze complexe reactie, die door mensen is uitgevonden, heeft gepland, ontworpen en uitgevoerd’ zei Gomes.

Een eigenaardigheid van het systeem is de modulariteit ervan. Door scheikundige taken op te splitsen, gedraagt ​​Coscientist zich als een team van scheikundigen die samenwerken om een ​​oplossing te vinden, waardoor het hele proces voor het ontdekken van geneesmiddelen wordt versneld.

Coscientist brengt ‘de visie van zelfrijdende laboratoria een stap dichter bij de realiteit’ schreef Ana Laura Dias en Dr. Tiago Rodrigues van de Universiteit van Lissabon, die niet bij het werk betrokken waren.

Breaking Bad

Chemie lijkt veel op het perfectioneren van een recept.

Het begint met een doel: een chemische stof maken met zo min mogelijk afval. Net zoals koks op internet surfen op zoek naar receptideeën, graven scheikundigen in gepubliceerde literatuur en ontwerpen ze een protocol.

Het is een moeizaam proces. Uitgedaagd bij het synthetiseren van een nieuwe chemische stof, besteden scheikundigen uren aan het doorzoeken van databases met vergelijkbare moleculen en reacties. Ze hebben meerdere onderzoeksrondes, experimenten en herzieningen nodig voordat ze het gewenste molecuul krijgen met minimale verspilling.

“Chemici streefden er daarom al lang naar om geautomatiseerde systemen te ontwikkelen om hun werk te vergemakkelijken”, schreven Dias en Rodrigues.

Een belangrijke stap is het injecteren van verschillende soorten chemicaliën in de exacte hoeveelheden en perfecte tijden in meerdere ‘kamers’, zodat afzonderlijke reacties kunnen plaatsvinden. Normaal gesproken gebeurt dit met de hand, maar nu kunnen betaalbare robots eenvoudig worden geprogrammeerd om nieuwe chemische interacties tot stand te brengen. Ze zijn echter niet perfect. De meeste kunnen slechts één reactie uitvoeren.

“Deze beperkingen hebben de droom van autonome robotchemici gefrustreerd”, schreven Dias en Rodrigues.

Hier komt OpenAI's GPT-4, het algoritme achter ChatGPT, in beeld.

Hallo, Chemische Wereld

Vergelijking van een reeks grote taalmodellen, zoals GPT-4, Claude en valkontdekte het team dat Coscientist gedetailleerde ‘recepten’ kon genereren voor het maken van de chemicaliën met hoge opbrengsten. De nieuwe studie bestaat uit drie stappen, waarbij meerdere verfijnde exemplaren van GPT-4 aan een geautomatiseerde chemicus worden gekoppeld.

De eerste is de AI-bibliothecaris, die leert van verschillende online bronnen. Toen het team zijn voorkeuren bijhield, ontdekten ze dat de AI de meeste tijd besteedde aan het bezoeken van literatuur uit vooraanstaande chemische tijdschriften. Dit inzicht is waardevol. Vaak omschreven als een ‘zwarte doos’, leggen grote taalmodellen niet altijd uit hoe ze hun resultaten berekenen. Coscientist daarentegen legt zijn redenering uit zoals een scheikundige aantekeningen schrijft in een laboratoriumboek, zodat zijn werk gemakkelijker te reproduceren is.

De tweede AI in Coscientist ‘leest’ gebruikershandleidingen voor robotarmen die chemische reactanten afgeven – net als bij het lezen van een pamflet over hoe een nieuwe grasmaaier moet werken, gebruikt de AI de kennis om de instructies te ‘begrijpen’.

Ten slotte bedient de derde AI een robotarm om chemicaliën te synthetiseren. Het heeft ook een ingebouwde ‘professormodus’, die analyseert welke reacties werken – en welke niet – om terug te koppelen naar het systeem voor verdere verfijning.

Een Nobelprijs

Bij een eerste test fungeerde Coscientist als een soort barman.

Geladen met meerdere gekleurde vloeistoffen bestuurde de AI de robotarm om elke kleur zorgvuldig in een lijn binnen een raster met 96 putjes te spuiten. Dit is hetzelfde als proberen veelkleurige ijsblokjes in een ijsbakje te maken zonder te morsen. Het werkte meestal. Met een eenvoudig commando ‘teken een blauwe diagonaal’ kon Coscientist de instructies volgen (met een beetje menselijke hulp).

Door de moeilijkheid op te voeren daagde het team vervolgens het systeem uit om zeven blockbuster-medicijnen te synthetiseren, waaronder veel voorkomende pijnstillers zoals aspirine, paracetamol – het actieve ingrediënt in Tylenol – en ibuprofen.

Coscientist berekende hoeveel van elk ingrediënt nodig was voor elke robotarm en mengde deze met optimale snelheid. De AI had het de eerste keer moeilijk, maar door oefening leerde hij wanneer de robotarmen oververhit raakten of wanneer chemicaliën overkookten. Uiteindelijk vond de AI, als een doorgewinterde kok, een perfect recept voor het gewenste product.

Het team vroeg Coscientist ook om een ​​reeks chemische reacties te optimaliseren om de opbrengst te verhogen – een notoir moeilijke chemische uitdaging. Met slechts tien voorbeelden presteerde het systeem beter dan een gevestigde machine learning-methode. Coscientist had het moeilijk toen de GPT-componenten niet genoeg voorbeelden hadden, maar ze leerden snel. Na elke iteratie verwierf het ‘kennis’ en paste het zijn strategie aan voor het plannen van de volgende stap in de loop van de tijd.

Voorlopig lijkt Coscientist een beetje op een nieuwe scheikundestudent. Het kan huidige publicaties lezen en analyseren, ideeën genereren en testen. Maar soms komt er ook onzin uit, een ondergang waar de meeste grote taalmodellen mee kampen. Het is daarom noodzakelijk dat scheikundigen dit gebruiken hun intuïtie en controleer de resultaten. Chemische problemen in de echte wereld zijn ook veel complexer dan de problemen die in het onderzoek worden aangepakt, vooral op het gebied van de biologie.

Met meer ontwikkeling ziet het team Coscientist als een helper. Het kan snel een reeks chemische recepten testen, en scheikundigen kunnen een goede nachtrust krijgen terwijl het robotsysteem aan het werk is.

“We kunnen iets hebben dat autonoom kan draaien en nieuwe fenomenen, nieuwe reacties en nieuwe ideeën probeert te ontdekken”, aldus Gomes.

Krediet van het beeld: Louis Riet / Unsplash

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://singularityhub.com/2024/01/09/the-ai-behind-chatgpt-is-ready-to-do-chemistry/