Naukowiec zajmujący się systemami AI dokonuje przełomowego postępu w badaniach chemicznych

W ramach pionierskiego postępu, który zaciera granicę między sztuczną inteligencją a pomysłowością naukową, oparty na sztucznej inteligencji system o nazwie „Coscientist” dokonał niezwykłego wyczynu w dziedzinie chemii. Opracowany przez zespół z Carnegie Mellon University, ten system sztucznej inteligencji samodzielnie uczy się i przeprowadza złożone, nagrodzone Nagrodą Nobla, złożone reakcje chemiczne w ciągu kilku minut – zadanie, które zazwyczaj wymaga znacznej wiedzy i czasu ze strony człowieka.

To osiągnięcie stanowi kluczowy moment w historii badań naukowych. Po raz pierwszy sztuczna inteligencja niezależnie zaplanowała, zaprojektowała i pomyślnie przeprowadziła skomplikowany proces chemiczny, co tradycyjnie było zadaniem wykwalifikowanych chemików. Omawiane reakcje, zwane sprzęganiami krzyżowymi katalizowanymi palladem, są nie tylko skomplikowane, ale odegrały kluczową rolę w rozwoju farmacji i innych gałęziach przemysłu zależnych od cząsteczek na bazie węgla.

Szybka i pomyślna realizacja tych reakcji przez Coscientist oznacza krok naprzód w możliwościach sztucznej inteligencji w praktycznych zastosowaniach naukowych. Podkreśla potencjał systemów sztucznej inteligencji nie tylko do wspomagania, ale także do niezależnego przewodzenia w dziedzinie odkryć naukowych i eksperymentów.

Innowacyjne podejście naukowca do reakcji chemicznych

Szybkie uczenie się i wykonywanie tych skomplikowanych reakcji przez Coscientist jest przełomem, biorąc pod uwagę wymaganą złożoność i precyzję. Zazwyczaj tego typu zadania wykonują wysoko wykwalifikowani chemicy, którzy spędzają lata na doskonaleniu tych technik. Naukowcowi udało się jednak dokładnie zrozumieć i zastosować te reakcje już przy pierwszej próbie, a wszystko to w ciągu kilku minut. Wydajność ta świadczy o zaawansowanym zrozumieniu procesów chemicznych przez sztuczną inteligencję i jej zdolności do praktycznego zastosowania tej wiedzy.

Zespół badawczy pod przewodnictwem chemika i inżyniera chemika Gabe’a Gomesa zaprojektował Coscientist w celu odtworzenia ludzkiego procesu planowania i przeprowadzania reakcji chemicznych. Zespół Gomesa wdrożył wyrafinowaną platformę sztucznej inteligencji, która może analizować i interpretować obszerne dane naukowe, umożliwiając Coscientistowi autonomiczną naukę i wykonywanie zadań.

Jak stwierdza Gomes: „To pierwszy raz, kiedy nieorganiczna inteligencja zaplanowała, zaprojektowała i przeprowadziła tę złożoną reakcję wymyśloną przez ludzi”.

To stwierdzenie nie tylko podkreśla przełomowy charakter ich pracy, ale także wskazuje na ewoluującą rolę sztucznej inteligencji w realizacji zadań, które kiedyś były domeną wyłącznie człowieka.

Architektura techniczna naukowca

Techniczna doskonałość Coscientist polega na jego unikalnej architekturze, łączącej zaawansowane modele AI i wyspecjalizowane moduły oprogramowania. W swojej istocie Coscientist wykorzystuje duże modele językowe, w tym GPT-4 OpenAI, do przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych naukowych. Ta zdolność umożliwia sztucznej inteligencji wydobywanie znaczeń, rozpoznawanie wzorców i stosowanie wiedzy z obszernej literatury i dokumentów technicznych, co stanowi podstawę jej zdolności uczenia się i operacyjnych.

Daniil Boiko, kluczowy członek zespołu badawczego, odegrał kluczową rolę w projektowaniu ogólnej architektury Coscientist i zadań eksperymentalnych. Jego podejście polegało na podziale zadań naukowych na mniejsze, łatwe w zarządzaniu komponenty, a następnie zintegrowaniu ich w celu zbudowania kompleksowego systemu sztucznej inteligencji. To modułowe podejście pozwoliło Coscientist stawić czoła wieloaspektowemu charakterowi badań chemicznych, od zrozumienia złożonych reakcji po planowanie i wykonywanie procedur laboratoryjnych.

Funkcjonalność Coscientist wykracza poza analizę teoretyczną i obejmuje praktyczne zastosowania zwykle wykonywane przez chemików zajmujących się badaniami. System został wyposażony w moduły oprogramowania, które umożliwiały realizację zadań takich jak przeszukiwanie ogólnodostępnych baz danych w poszukiwaniu informacji o związkach chemicznych, czytanie i interpretacja instrukcji technicznych sprzętu laboratoryjnego, pisanie kodu do wykonania eksperymentu oraz analiza danych eksperymentalnych. Ta integracja różnorodnych funkcjonalności odzwierciedla różnorodne role chemika, ukazując wszechstronność i możliwości adaptacji sztucznej inteligencji.

Jednym z godnych uwagi osiągnięć Coscientist była umiejętność dokładnego planowania i teoretycznego wykonywania procedur chemicznych służących do syntezy powszechnych substancji, takich jak aspiryna, acetaminofen i ibuprofen. Zadania te były nie tylko sprawdzianem wiedzy chemicznej sztucznej inteligencji, ale także jej umiejętności zastosowania tej wiedzy w kontekście praktycznym. Sukces tych testów, szczególnie w przypadku modułu GPT-4 z możliwością wyszukiwania, pokazał zaawansowaną biegłość Coscientist w zakresie rozumowania chemicznego i rozwiązywania problemów.

Naukowiec został poinstruowany, aby wykonał różne projekty przy użyciu robota przenoszącego ciecze. Zgodnie z ruchem wskazówek zegara, od lewego górnego rogu, znajdują się projekty, które stworzył w odpowiedzi na następujące podpowiedzi: „narysuj niebieską przekątną”, „pokoloruj co drugi rząd jednym wybranym przez siebie kolorem”, „narysuj prostokąt 3 × 3 kolorem żółtym” i „narysuj czerwony krzyż”. Źródło: Uniwersytet Carnegie Mellon

Rosnąca rola sztucznej inteligencji w odkryciach naukowych

Pomyślne zastosowanie Coscientist do autonomicznego przeprowadzania reakcji chemicznych, na które nagrodzono Nagrodę Nobla, jest wyraźną ilustracją rosnącej roli sztucznej inteligencji w odkryciach naukowych. To osiągnięcie to nie tylko triumf w zakresie możliwości technologicznych; reprezentuje zmianę paradygmatu w podejściu do badań naukowych, potencjalnie zmieniając cały krajobraz badań naukowych i eksperymentów.

Biegłość naukowca w zakresie syntezy chemicznej jest wyraźną demonstracją potencjału sztucznej inteligencji wykraczającego poza wspomaganie ludzkich naukowców. Pokazuje, że sztuczna inteligencja może samodzielnie wykonywać złożone zadania, oferując nowy poziom wydajności i precyzji w badaniach. Rozwój ten jest szczególnie istotny w dziedzinach wymagających szybkich eksperymentów i innowacji, takich jak farmacja i inżynieria materiałowa.

Co więcej, pomyślne wdrożenie Coscientist otwiera nowe możliwości przyspieszenia tempa odkryć w różnych dyscyplinach naukowych. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą poprawić powtarzalność i wiarygodność wyników eksperymentów, stawiając czoła długotrwałym wyzwaniom badawczym. Precyzja i spójność oferowana przez sztuczną inteligencję może prowadzić do solidniejszych wyników naukowych, ułatwiając głębsze i dokładniejsze zrozumienie złożonych zjawisk.

Demokratyzacja nauki jest kolejnym istotnym aspektem tego postępu. Systemy sztucznej inteligencji, takie jak Coscientist, mogą uczynić badania naukowe wysokiego szczebla bardziej dostępnymi, obniżając bariery wejścia na rynek w przypadku prowadzenia wyrafinowanych eksperymentów. Dostępność ta mogłaby sprawić, że bardziej zróżnicowana grupa badaczy przyczyni się do postępu naukowego, potencjalnie otwierając nowe perspektywy i innowacje.

Patrząc w przyszłość, rola sztucznej inteligencji w badaniach naukowych jest gotowa na dalszy wzrost i ewolucję. W miarę jak technologie sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej zaawansowane i zintegrowane z różnymi dziedzinami badań, ich potencjał w zakresie zmiany kształtu badań naukowych jest ogromny. Podróż Coscientist to dopiero początek i wskazuje przyszłość, w której sztuczna inteligencja nie tylko zwiększa ludzkie możliwości, ale także niezależnie przesuwa granice wiedzy i odkryć.

Można znaleźć opublikowane badania tutaj.