Naukowcy z Uniwersytetu w Liverpoolu opracowali roboty mobilne napędzane sztuczną inteligencją, które mogą przeprowadzać badania nad syntezą chemiczną z niezwykłą wydajnością.
W badaniu opublikowanym w czasopiśmie Naturabadacze pokazują, jak mobilne roboty wykorzystujące logikę sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji były w stanie wykonywać zadania badawcze z zakresu chemii eksploracyjnej na tym samym poziomie co ludzie, ale znacznie szybciej.
Roboty mobilne o wysokości 1,75 m zostały zaprojektowane przez zespół z Liverpoolu w celu rozwiązania trzech głównych problemów chemii eksploracyjnej: przeprowadzania reakcji, analizowania produktów i podejmowania decyzji, co dalej robić na podstawie danych.
Obydwa roboty wykonały te zadania w sposób kooperacyjny, rozwiązując problemy w trzech różnych obszarach syntezy chemicznej — chemii dywersyfikacji strukturalnej (istotnej dla odkrywania leków), chemii supramolekularnej gospodarz-gość oraz syntezie fotochemicznej.
Wyniki wykazały, że dzięki funkcji sztucznej inteligencji roboty mobilne podejmowały takie same lub podobne decyzje jak badacze, ale decyzje te były podejmowane w znacznie szybszym czasie niż człowiek, co mogło trwać godzinami.
Profesor Andrew Cooper z Wydziału Chemii i Fabryki Innowacji Materiałowych Uniwersytetu w Liverpoolu, który kierował projektem, wyjaśnił:
„Badania w zakresie syntezy chemicznej są czasochłonne i kosztowne, zarówno jeśli chodzi o eksperymenty fizyczne, jak i podejmowanie decyzji o kolejnych eksperymentach, dlatego wykorzystanie inteligentnych robotów umożliwia przyspieszenie tego procesu.
„Kiedy ludzie myślą o robotach i automatyzacji chemii, zwykle myślą o mieszaniu roztworów, reakcjach ogrzewania itd. To część tego, ale podejmowanie decyzji może być co najmniej równie czasochłonne. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku chemii badawczej, gdy nie masz pewności co do wyniku, wymaga to subtelnych, kontekstowych decyzji dotyczących tego, czy coś jest interesujące, czy nie, na podstawie wielu zbiorów danych. Jest to czasochłonne zadanie dla chemików zajmujących się badaniami naukowymi, ale stanowi trudny problem dla sztucznej inteligencji.
Podejmowanie decyzji jest kluczowym problemem w chemii eksploracyjnej. Na przykład badacz może przeprowadzić kilka próbnych reakcji, a następnie zdecydować się na zwiększenie skali tylko tych, które dają dobrą wydajność reakcji lub interesujące produkty. Jest to trudne dla sztucznej inteligencji, ponieważ pytanie, czy coś jest „interesujące” i warte kontynuowania, może mieć wiele kontekstów, takich jak nowość produktu reakcji lub koszt i złożoność drogi syntezy.
Dr Sriram Vijayakrishnan, były doktorant Uniwersytetu w Liverpoolu i pracownik naukowy ze stopniem doktora na Wydziale Chemii, który kierował pracami nad syntezą, wyjaśnił: „Kiedy pisałem doktorat, wiele reakcji chemicznych przeprowadzałem ręcznie. Często zbierając i obliczając opracowanie danych analitycznych zajęło tyle samo czasu, co przygotowanie eksperymentów. Problem z analizą danych staje się jeszcze poważniejszy, gdy zaczniesz automatyzować chemię. Możesz utonąć w danych”.
„Rozwiązaliśmy ten problem, budując logikę sztucznej inteligencji dla robotów. Przetwarza ona zbiory danych analitycznych w celu podjęcia autonomicznej decyzji – na przykład, czy przejść do następnego etapu reakcji. Decyzja ta jest w zasadzie natychmiastowa, więc jeśli robot to zrobi, analizę o 3:00, to do 3:01 w nocy zostanie podjęta decyzja, które reakcje wymagają postępu. Dla kontrastu, przeglądanie tych samych zbiorów danych może zająć chemikowi kilka godzin.
Profesor Cooper dodał: „Roboty mają mniejszy kontekst kontekstowy niż wyszkolony badacz, więc w swojej obecnej formie nie będą miały momentu „Eureka!”. Jednak w przypadku zadań, które tu wyznaczyliśmy, logika sztucznej inteligencji wykonała mniej więcej podejmuje te same decyzje co chemik zajmujący się syntezą w przypadku trzech różnych problemów z chemii i podejmuje je w mgnieniu oka. Istnieją również ogromne możliwości poszerzenia kontekstowego zrozumienia sztucznej inteligencji, na przykład poprzez wykorzystanie dużych modeli językowych do jej powiązania bezpośrednio do odpowiedniej literatury naukowej.”
W przyszłości zespół z Liverpoolu chce wykorzystać tę technologię do odkrycia reakcji chemicznych istotnych w syntezie leków farmaceutycznych, a także nowych materiałów do zastosowań takich jak wychwytywanie dwutlenku węgla.
W badaniu wykorzystano dwa roboty mobilne, ale nie ma ograniczeń co do wielkości zespołów robotów, które można wykorzystać. Dlatego też podejście to można zastosować w największych laboratoriach przemysłowych.
