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有消息称#xff0c;AI 大模型 “化学家” 登 Nature 能够自制阿司匹林、对乙酰氨基酚、布洛芬#xff0c;甚至连复杂的钯催化交叉偶联反应#xff0c;也能完成。
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有消息称AI 大模型 “化学家” 登 Nature 能够自制阿司匹林、对乙酰氨基酚、布洛芬甚至连复杂的钯催化交叉偶联反应也能完成。
要知道2010 年诺贝尔化学奖获得者就因为对该反应的研究才获奖这类反应可以高效地构建碳-碳键生成很多以往很难甚至无法合成的物质。 揭秘Coscientist
下面我们来看看化学家 Coscientist 到底长什么样子。
Coscientist 由卡内基梅隆大学的研究团队开发。前不久谷歌 DeepMind 造的 AI 化学家也登上了 Nature号称一口气能预测 220 万种新材料。
而现在 Coscientist 则是实打实能自主完成后续所有实验流程。
能够完成如此复杂的实验任务关键在于多模块交互的系统架构。 Coscientist 内含五大模块Planner、Web searcher、Code execution、Docs searcher、Automation。
其中 Planner 模块是整个系统的智能中枢它基于 GPT-4 打造负责根据用户的输入调用和协调其它模块来规划和推进整个实验。
Planner 可以发出 GOOGLE、PYTHON、DOCUMENTATION 和 EXPERIMENT 四个指令。
GOOGLE 指令负责使用 Web searcher 模块在互联网中检索关于实验的信息Web searcher 本身也是一个大模型。
PYTHON 指令控制 Code execution 模块Code execution 是一个隔离的 Docker 容器提供一个独立的 python 执行环境可以完成实验相关的计算工作。
DOCUMENTATION 指令控制 Docs searcher 是用于文本检索和文档理解。
比如在云实验室中远程操控移液机器人开展实验。 如此一来假设要求 Coscientist 合成某种物质时Coscientist 会在互联网上搜索合成路线然后设计所需反应的实验方案下一步编写代码来指导移液机器人最后运行代码使机器人执行其预定的任务。
不到四分钟设计并改进了程序
由于 Coscientist 没有眼睛编写代码自动将神秘色板传递到分光光度计并分析每个孔吸收的光的波长从而识别存在哪些颜色及其在色板上的位置。对于这项任务研究人员必须在正确的方向上稍微推动 Coscientist指示它思考不同颜色如何吸收光线。 Coscientist的期末考试是将其组装的模块和训练放在一起以完成“Suzuki和Sonogashira反应”。
该反应发现于20世纪70年代利用金属钯催化有机分子中碳原子之间的键。事实证明这些反应对于生产治疗炎症、哮喘和其他疾病的新型药物非常有用。它们还用于许多智能手机和显示器中OLED的有机半导体。2010 年Sukuzi、Richard Heck和Ei-ichi Negishi联合获得诺贝尔奖正式认可了这些突破性反应及其广泛影响。
当然Coscientist以前从未尝试过这些反应。因此它在网上查找了相关知识包括维基百科、美国化学会、英国皇家化学会和其他包含描述该反应的学术论文网站。
在不到四分钟的时间里Coscientist设计了一个精确的程序使用团队提供的化学品产生所需的反应。不过当它试图用机器人在现实世界中执行程序时它在为控制加热和摇动液体样本的设备而编写的代码中犯了一个错误。
但是即使没有人类提示Coscientist自己就发现了问题查阅了设备的技术手册更正了代码并再次尝试。
结果包含在一些透明液体的微小样本中。Boiko分析了样品发现了反应的光谱特征。 Gomes和团队设想像Coscientist这样的人工智能辅助系统作为一种解决方案可以弥合未经探索的浩瀚自然与训练有素的科学家短缺而且可能永远如此之间的差距。
能力越大责任越大
人类科学家也有人类的需求比如睡觉和偶尔走出实验室。而人类引导的人工智能可以“思考”。夜以继日有条不紊地翻阅每一块众所周知的石头检查并重新检查其实验结果的可复制性。
“我们可以拥有可以自主运行的东西尝试发现新现象、新反应、新想法。”Gomes说。
“你还可以显著降低基本上任何领域的进入门槛。”他说。例如如果未受过相关培训的生物学家想要以新的方式探索其用途他们可以要求Coscientist帮助他们计划实验。
“这可以实现资源和理解的大规模民主化。”他解释道。
Gomes表示科学中有一个尝试、失败、学习和改进的迭代过程人工智能可以大大加速这个过程。“这本身就将是一个巨大的变化”。
