Неорганическая интеллектуальная система впервые разработала, спланировала и провела химический эксперимент, сообщают исследователи Университета Карнеги-Меллон в выпуске журнала Nature от 21 декабря.
«Мы ожидаем, что системы интеллектуальных агентов для автономных научных экспериментов сделают огромные открытия, откроют непредвиденные методы лечения и новые материалы. Хотя мы не можем предсказать, какими будут эти открытия, мы надеемся увидеть новый способ проведения исследований благодаря синергетическому партнёрству между людьми и машинами», — пишет в своей статье исследовательская группа из Карнеги-Меллона.
Система, получившая название Coscientist, была разработана доцентом кафедры химии и химической инженерии Гейбом Гомесом и докторантами химической инженерии Даниилом Бойко и Робертом Макнайтом. Она использует большие языковые модели (LLM), в том числе GPT-4 от OpenAI и Claude от Anthropic, для выполнения всего спектра экспериментального процесса с помощью простой подсказки на понятном языке.
Например, учёный может попросить Coscientist найти соединение с заданными свойствами. Система просматривает Интернет, данные документации и другие доступные источники, синтезирует информацию и выбирает курс экспериментов, используя роботизированные интерфейсы прикладного программирования (API). Затем план эксперимента отправляется на автоматические приборы и выполняется ими. В целом человек, работающий с системой, может разработать и провести эксперимент гораздо быстрее, точнее и эффективнее, чем человек в одиночку.
«Помимо задач химического синтеза, выполнение которых продемонстрировала их система, Гомес и его команда получили своего рода гиперэффективного лабораторного партнёра», — говорит директор химического отделения Национального научного фонда (NSF) Дэвид Берковиц. «Они соединили все части вместе, и конечный результат оказался намного большим, чем сумма его частей – его можно использовать для действительно полезных научных целей».
В частности, в статье, опубликованной в Nature, исследовательская группа продемонстрировала, что Coscientist может планировать химический синтез известных соединений; искать и ориентироваться в документации на оборудование; использовать документацию для выполнения высокоуровневых команд в автоматизированной, облачной лаборатории; управлять приборами для обработки жидкостей; выполнять научные задачи, требующие использования нескольких аппаратных модулей и различных источников данных; и решать проблемы оптимизации, анализируя ранее собранные данные.
«Использование LLM поможет нам преодолеть один из самых серьёзных барьеров на пути использования автоматизированных лабораторий: умение программировать», — говорит Гомес. «Если учёный сможет взаимодействовать с автоматизированными платформами на естественном языке, мы откроем эту область для гораздо большего числа людей».
В их число входят учёные, не имеющие доступа к передовому научному оборудованию, которое обычно имеется только в университетах и институтах высшего уровня. Автоматизированная лаборатория с дистанционным управлением, которую часто называют «облачной» или «самодвижущейся» лабораторией, открывает доступ к таким учёным, демократизируя науку.
Исследователи из Карнеги-Меллон сотрудничали с Беном Клайном из Emerald Cloud Lab (ECL), основанной выпускниками Карнеги-Меллон исследовательской лаборатории с удалённым управлением, которая выполняет все аспекты повседневной лабораторной работы, чтобы продемонстрировать, что Coscientist можно использовать для проведения экспериментов в автоматизированной роботизированной лаборатории.
«Новаторская работа профессора Гомеса и его команды не только продемонстрировала ценность экспериментов с использованием автономного управления, но и позволила впервые поделиться плодами этой работы с широким научным сообществом, используя облачные лабораторные технологии», — сказал Брайан Фрезза, соучредитель и исполнительный директор ECL.
Карнеги-Меллон в партнёрстве с ECL откроет первую облачную лабораторию в университете в начале 2024 года. Облачная лаборатория университета Карнеги-Меллон предоставит исследователям и их коллегам доступ к более чем 200 единицам оборудования. Гомес планирует продолжить разработку технологий, описанных в статье в Nature, чтобы в будущем использовать их в облачной лаборатории Карнеги-Меллона и других лабораториях самообучения.
Coscientist также, по сути, перестаёт быть «чёрным ящиком» с точки зрения экспериментов. Система отслеживает и документирует каждый шаг исследования, делая работу полностью прослеживаемой и воспроизводимой.
«Эта работа показывает, как два новых инструмента в химии — искусственный интеллект и автоматизация — могут быть объединены в ещё более мощный инструмент», — говорит Кэти Коверт, директор программы «Центры химических инноваций» Национального научного фонда США, который поддержал эту работу.
«Системы, подобные Coscientist, позволят использовать новые подходы для быстрого улучшения синтеза новых химических веществ, а наборы данных, созданные с помощью этих систем, будут надёжными, воспроизводимыми, воспроизводимыми и повторно используемыми другими химиками, что увеличит их влияние».
Гомес считает, что вопросы безопасности, связанные с LLM, особенно в отношении научных экспериментов, имеют первостепенное значение. В сопроводительной информации к статье команда Гомеса изучила возможность того, что ИИ может быть принуждён к созданию опасных химикатов или контролируемых веществ.
«Я считаю, что положительные моменты, которых может достичь наука с помощью ИИ, значительно перевешивают отрицательные. Но мы обязаны признать, что что-то может пойти не так, и предложить решения и средства защиты от сбоев», — сказал Гомес.
«Обеспечив этичное и ответственное использование этих мощных инструментов, мы сможем продолжать изучать огромный потенциал больших языковых моделей для развития научных исследований, одновременно снижая риски, связанные с их неправильным использованием», — пишут авторы в своей работе.
