|
ИИ для проведения химического синтеза
|
|
|
|
Химия с ее сложными процессами и огромным потенциалом для инноваций всегда была сложной задачей для автоматизации. Традиционные вычислительные инструменты, несмотря на их передовые возможности, часто остаются недостаточно используемыми из-за их сложности и специальных знаний, необходимых для их использования. Теперь исследователи из группы Филиппа Шваллера (Philippe Schwaller) из EPFL разработали ChemCrow, искусственный интеллект, который объединяет 18 специально разработанных инструментов, позволяя ему ориентироваться и выполнять задачи в рамках химических исследований с беспрецедентной эффективностью. Их исследование опубликовано в Nature Machine Intelligence. "Вы, наверное, удивитесь, почему ворона?" - спрашивает Шваллер. "Потому что известно, что вороны хорошо используют инструменты". ChemCrow был разработан аспирантами Андресом Браном и Оливером Шилтером (EPFL, NCCR Catalysis) в сотрудничестве с Сэмом Коксом и профессором Эндрю Уайтом из FutureHouse и Университета Рочестера. ChemCrow основан на большой языковой модели (LLMS), такой как GPT-4, расширенной LangChain для интеграции инструментов, позволяющих автономно выполнять задачи химического синтеза.
|
|
|
Ученые дополнили языковую модель набором специализированных программных средств, которые уже используются в химии, включая WebSearch для поиска информации в Интернете, LitSearch для извлечения научной литературы и различные инструменты молекулярного и реакционного анализа. Объединив ChemCrow с этими инструментами, исследователи позволили компании самостоятельно планировать и осуществлять химический синтез, например, создавать средства от насекомых и различные органокатализаторы, и даже помогать в открытии новых хромофоров - веществ, имеющих фундаментальное значение для красильной и пигментной промышленности. Что отличает ChemCrow от других, так это его способность адаптировать и применять структурированный процесс мышления к химическим задачам. "Система аналогична эксперту—человеку с доступом к калькулятору и базам данных, которые не только повышают эффективность работы эксперта, но и делают их более достоверными - в случае с ChemCrow это уменьшает галлюцинации", - объясняет Андрес Камило Маруланда Бран, первый автор исследования.
|
|
|
|
ChemCrow получает запрос от пользователя, заранее планирует, как решить задачу, выбирает соответствующие инструменты и последовательно совершенствует свою стратегию, основываясь на результатах каждого шага. Такой методический подход гарантирует, что ChemCrow не только отрабатывает теорию, но и находит практическое применение в реальных лабораторных условиях. Упрощая доступ к сложным химическим знаниям и процессам, ChemCrow снижает барьер для входа для неспециалистов, одновременно расширяя набор инструментов, доступных опытным химикам. Это может ускорить исследования и разработки в фармацевтике, материаловедении и других областях, делая процесс более эффективным и безопасным.
|
|
|
|
Источник
|
