Un sistem bazat pe inteligenţă artificială (AI) reuşeşte să planifice şi să efectueze experimente de chimie din lumea reală, demonstrând potenţialul de a ajuta oamenii de ştiinţă umani să facă mai multe descoperiri, mai repede.
În mai puţin timp decât vă va lua să citiţi acest articol, un sistem bazat pe inteligenţă artificială a reuşit să înveţe în mod autonom despre anumite reacţii chimice câştigătoare ale Premiului Nobel şi să conceapă o procedură de laborator reuşită pentru a le realiza.
Inteligenţa artificială a făcut toate acestea în doar câteva minute şi a reuşit din prima încercare.
„Este pentru prima dată când o inteligenţă non-organică a planificat, proiectat şi executat această reacţie complexă care a fost inventată de oameni", spune inginerul chimist de la Universitatea Carnegie Mellon, Gabe Gomes, cel care a condus echipa de cercetare, şi a asamblat şi testat sistemul bazat pe AI.
Echipa şi-a numit creaţia Coscientist (Co-cercetătorul).
Cele mai complexe reacţii pe care Coscientist le-a realizat sunt cunoscute în chimia organică sub numele de cuplări încrucişate catalizate cu paladiu, care au adus inventatorilor săi umani Premiul Nobel pentru chimie în 2010, ca recunoaştere a rolului deosebit pe care aceste reacţii au ajuns să îl joace în procesul de dezvoltare farmaceutică şi în alte industrii care utilizează molecule pretenţioase, pe bază de carbon.
Un articol, publicat miercuri în revista Nature, prezintă abilităţile demonstrate de Coscientist, indicând potenţialul oamenilor de a utiliza în mod productiv inteligenţa artificială pentru a creşte ritmul şi numărul de descoperiri ştiinţifice, precum şi pentru a îmbunătăţi reproductibilitatea şi fiabilitatea rezultatelor experimentale.
„Dincolo de sarcinile de sinteză chimică demonstrate de sistemul lor, echipa a reuşit să sintetizeze un fel de partener de laborator hiper-eficient", a declarat directorul Diviziei de Chimie a NSF, David Berkowitz.
Cine e Coscientist
Printre componentele software şi cele bazate pe siliciu ale Coscientist se numără, în primul rând, modelele lingvistice mari care alcătuiesc „creierele" sale artificiale.
Un model lingvistic mare este un tip de inteligenţă artificială care poate extrage semnificaţii şi modele din cantităţi masive de date, inclusiv din textele scrise conţinute în documente.
Printr-o serie de sarcini, echipa a testat şi a comparat mai multe modele mari de limbaj, inclusiv GPT-4 şi alte versiuni ale modelelor mari de limbaj GPT realizate de compania OpenAI.
Coscientist a fost echipat, de asemenea, cu mai multe module software diferite, pe care echipa le-a testat mai întâi individual şi apoi în mod concertat.
„Am încercat să împărţim toate sarcinile posibile în ştiinţă în bucăţi mici şi apoi, bucată cu bucată, să construim imaginea de ansamblu", spune doctorandul Daniil Boiko, care a beneficiat de sprijin şi formare din partea Fundaţiei Naţionale de Ştiinţă a Statelor Unite, Centrul pentru sinteză chimioenzimatică de la Universitatea Northwestern, care a proiectat arhitectura generală a Coscientist şi sarcinile sale experimentale.
Modulele software îi permit lui Coscientist să facă lucruri pe care le fac toţi chimiştii cercetători: să caute informaţii publice despre compuşi chimici, să găsească şi să citească manuale tehnice despre cum să controleze echipamentul robotizat de laborator, să scrie coduri de calculator pentru a efectua experimente şi să analizeze datele rezultate pentru a determina ce a funcţionat şi ce nu.
Un test a examinat capacitatea lui Coscientist de a planifica cu precizie procedurile chimice care, dacă ar fi fost efectuate, ar fi dus la obţinerea unor medicamente utilizate în mod obişnuit, cum ar fi aspirina, paracetamolul şi ibuprofenul.
Modelele lingvistice mari au fost testate şi comparate individual, inclusiv două versiuni ale GPT cu un modul software care îi permite să utilizeze Google pentru a căuta informaţii pe internet, aşa cum ar face un chimist uman.
Procedurile rezultate au fost apoi examinate şi punctate, analizându-se dacă ar fi condus la substanţa dorită, de cât de detaliate erau etapele şi de alţi factori.
Unele dintre cele mai mari punctaje au fost obţinute de modulul GPT-4 cu funcţie de căutare, care a fost singurul care a creat o procedură de calitate acceptabilă pentru sintetizarea ibuprofenului.
Creatorii lui Coscientist au observat cum acesta a demonstrat „raţionament chimic", pe care echipa îl descrie ca fiind abilitatea sa de a folosi informaţii legate de chimie şi cunoştinţe dobândite anterior pentru a-şi ghida acţiunile.
Acesta a folosit informaţii chimice disponibile publicului, codificate în formatul SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) - un tip de notaţie care poate fi citită de maşini şi care reprezintă structura chimică a moleculelor - şi a făcut modificări ale planurilor sale experimentale pe baza unor părţi specifice ale moleculelor pe care le examina în cadrul datelor SMILES.
„Aceasta este cea mai bună versiune posibilă de raţionament chimic", spun ctreatorii săi.
Testele ulterioare au încorporat module software care îi permit lui Coscientist să caute şi să utilizeze documente tehnice care descriu interfeţele de programare a aplicaţiilor care controlează echipamentele robotizate de laborator.
Aceste teste au fost importante pentru a determina dacă Coscientist poate transpune planurile sale teoretice de sintetizare a compuşilor chimici în coduri informatice care să ghideze roboţii de laborator în lumea fizică.
Laboratorul cloud al Universităţii Carnegie Mellon este unul automatizat şi operat de la distanţă, oferind cercetătorilor acces la peste 200 de echipamente ştiinţifice. Credit: Universitatea Carnegie Mellon
Vin roboţii!
Echipamentul robotic de înaltă tehnologie pentru chimie este utilizat în mod obişnuit în laboratoare pentru a aspira, a stropi, a încălzi, a agita şi a face alte lucruri cu mici eşantioane de lichid cu o precizie exactă, la nesfârşit.
De obicei, aceşti roboţi sunt controlaţi prin intermediul unui cod de calculator scris de chimişti umani care se pot afla în acelaşi laborator sau în cealaltă parte a lumii.
A fost prima dată când astfel de roboţi au fost controlaţi prin coduri informatice scrise de inteligenţa artificială.
Echipa l-a început pe Coscientist cu sarcini simple care îi cereau să facă o maşină robotică de manipulare a lichidelor să distribuie lichid colorat într-o placă ce conţinea 96 de orificii mici aliniate într-o grilă.
I s-a spus să „coloreze fiecare altă linie cu o culoare la alegere", „să deseneze o diagonală albastră" şi alte sarcini care amintesc de grădiniţă.
După ce a absolvit manipulatorul de lichide 101, echipa i-a prezentat lui Coscientist mai multe tipuri de echipamente robotizate.
Au încheiat un parteneriat cu Emerald Cloud Lab, o instalaţie comercială plină de diverse tipuri de instrumente automatizate, inclusiv spectrofotometre, care măsoară lungimile de undă ale luminii absorbite de probele chimice.
Lui Coscientist i s-a prezentat apoi un vas care conţinea lichide de trei culori diferite (roşu, galben şi albastru) şi i s-a cerut să determine ce culori erau prezente şi unde se aflau pe farfurie.
Deoarece Coscientist nu are ochi, acesta a scris un cod pentru a trece în mod robotizat vasul cu culori misterioase către spectrofotometru şi a analiza lungimile de undă ale luminii absorbite de fiecare orificiu, identificând astfel ce culori erau prezente şi locul lor pe vas.
Pentru această sarcină, cercetătorii au fost nevoiţi să-i dea lui Coscientist un mic imbold în direcţia corectă, instruindu-l să se gândească la modul în care diferitele culori absorb lumina.
AI a făcut restul.
Examenul final al lui Coscientist a constat în a pune laolaltă modulele asamblate şi pregătirea sa pentru a îndeplini comanda echipei de a „efectua reacţiile Suzuki şi Sonogashira", denumite după inventatorii lor Akira Suzuki şi Kenkichi Sonogashira.
Descoperite în anii 1970, reacţiile folosesc paladiul metalic pentru a cataliza legăturile dintre atomii de carbon din moleculele organice.
Reacţiile s-au dovedit extrem de utile în producerea de noi tipuri de medicamente pentru tratarea inflamaţiilor, a astmului şi a altor afecţiuni.
De asemenea, sunt utilizate în semiconductorii organici din OLED-urile care se găsesc în multe smartphone-uri şi monitoare.
Reacţiile revoluţionare şi impactul lor larg au fost recunoscute în mod oficial printr-un Premiu Nobel acordat în comun în 2010 lui Sukuzi, Richard Heck şi Ei-ichi Negishi.
Bineînţeles, Coscientist nu încercase niciodată aceste reacţii înainte. Aşa că, în acelaşi mod folosit de autorul acestui articol pentru a scrie paragraful anterior, a intrat pe Wikipedia şi le-a căutat.
Putere mare, responsabilitate mare
„Pentru mine, momentul Evrika! a fost să văd că a pus toate întrebările corecte", spune unul dintre creatori, care a proiectat modulul software care îi permite lui Coscientist să caute în documentaţia tehnică.
Coscientist a căutat răspunsuri predominant pe Wikipedia, alături de o serie de alte site-uri, inclusiv cele ale Societăţii Americane de Chimie, ale Societăţii Regale de Chimie şi altele care conţin lucrări academice care descriu reacţiile Suzuki şi Sonogashira.
În mai puţin de patru minute, Coscientist a conceput o procedură precisă de producere a reacţiilor necesare, folosind substanţele chimice furnizate de echipă.
Atunci când a încercat să îşi pună în aplicare procedura în lumea fizică cu ajutorul roboţilor, a făcut o greşeală în codul pe care l-a scris pentru a controla un dispozitiv care încălzeşte şi agită mostre de lichid.
Fără a fi îndemnat de oameni, Coscientist a sesizat problema, s-a referit la manualul tehnic al dispozitivului, şi-a corectat codul şi a încercat din nou.
Rezultatele au fost cuprinse în câteva mostre minuscule de lichid limpede.
Echipa a analizat probele şi a găsit semnele spectrale ale reacţiilor Suzuki şi Sonogashira.
Un membru al echipei a fost neîncrezător când colegii săi i-au spus ce făcuse Coscientist.
„Am crezut că mă iau peste picior", îşi aminteşte el. „Dar nu a fost aşa. Nu a fost absolut deloc aşa. Şi atunci a fost momentul în care am înţeles că, bine, avem aici ceva foarte nou, foarte puternic".
Odată cu această putere potenţială vine şi nevoia de a o folosi cu înţelepciune şi de a ne feri de abuzuri.
Creatorii lui Coscientist spun că înţelegerea capacităţilor şi limitelor inteligenţei artificiale este primul pas în elaborarea unor reguli şi politici informate care pot preveni în mod eficient utilizările dăunătoare ale inteligenţei artificiale, fie că sunt intenţionate sau accidentale.
„Trebuie să fim responsabili şi atenţi la modul în care sunt utilizate aceste tehnologii", spune ei.
Gabe Gomes este unul dintre cercetătorii care oferă consultanţă de specialitate şi îndrumare pentru eforturile guvernului Statdelor Unite de a se asigura că AI este utilizată în siguranţă şi în condiţii de securitate, cum ar fi ordinul executiv al administraţiei Biden din octombrie 2023 privind dezvoltarea AI.
Accelerarea descoperirilor, democratizarea ştiinţei
Lumea naturală este practic infinită în ceea ce priveşte dimensiunea şi complexitatea sa, conţinând descoperiri nenumărate care abia aşteaptă să fie găsite.
Imaginaţi-vă noi materiale supraconductoare care cresc dramatic eficienţa energetică sau compuşi chimici care vindecă boli altfel netratabile şi prelungesc viaţa umană.
Şi totuşi, dobândirea educaţiei şi a formării necesare pentru a face aceste descoperiri este o călătorie lungă şi dificilă.
Să devii om de ştiinţă este greu.
Gomes şi echipa sa consideră că sistemele asistate de inteligenţă artificială, precum Coscientist, reprezintă o soluţie care poate reduce decalajul dintre vastitatea neexplorată a naturii şi faptul că oamenii de ştiinţă calificaţi sunt în număr redus, şi probabil că vor fi întotdeauna.
Oamenii de ştiinţă umani au, de asemenea, nevoi umane, cum ar fi dormitul şi ieşirea ocazională din laborator.
În timp ce AI ghidată de oameni poate „gândi" non-stop, verificând şi reverificându-şi rezultatele experimentale pentru a le putea reproduce.
„Putem avea ceva care poate funcţiona în mod autonom, încercând să descopere noi fenomene, noi reacţii, noi idei", spune Gomes.
„De asemenea, putem reduce semnificativ bariera de intrare pentru practic orice domeniu", spune el. De exemplu, dacă un biolog care nu are pregătire în domeniul reacţiilor Suzuki ar dori să exploreze utilizarea acestora într-un mod nou, ar putea cere Coscientist să îl ajute să planifice experimente.
„Putem avea această democratizare masivă a resurselor şi a înţelegerii", explică el.
Există un proces iterativ în ştiinţă de a încerca ceva, de a eşua, de a învăţa şi de a se îmbunătăţi, pe care AI îl poate accelera substanţial, spune Gomes.
„Acest lucru, de unul singur, va fi o schimbare fundamentală".
Foto articol: Reprezentarea conceptuală a unui artist a cercetării în chimie efectuate de inteligenţa artificială. Lucrarea a fost condusă de Gabe Gomes de la Universitatea Carnegie Mellon şi a fost sprijinită de Fundaţia Naţională de Ştiinţă a Statelor Unite Centrele pentru Inovarea în Chimie. Credit: Fundaţia Naţională pentru Ştiinţă a SUA.
