I sistemi di intelligenza artificiale (AI) conducono ricerche in chimica in modo autonomo  

Gli scienziati hanno integrato con successo i più recenti strumenti di intelligenza artificiale (ad esempio GPT-4) con l'automazione per sviluppare "sistemi" in grado di progettare, pianificare ed eseguire autonomamente esperimenti chimici complessi. “Coscientist” e “ChemCrow” sono due di questi sistemi basati sull’intelligenza artificiale sviluppati di recente che mostrano capacità emergenti. Guidato da GPT-4 (l'ultima versione dell'intelligenza artificiale generativa di OpenAI), Coscientist ha dimostrato capacità avanzate di ragionamento e progettazione sperimentale. ChemCrow ha automatizzato in modo efficace una serie di attività ed eseguito la scoperta e la sintesi di agenti chimici. “Coscientist” e “ChemCrow” offrono un nuovo modo di condurre la ricerca in sinergia in collaborazione con le macchine e possono rivelarsi utili nell’esecuzione di compiti sperimentali in laboratori robotici automatizzati.  

Generativo AI Riguarda la creazione o la generazione di nuovi contenuti da parte di a computer programma. Google Translate, nato 17 anni fa nel 2007, è un esempio di generatività intelligenza artificiale (AI). Genera traduzioni (output) da una determinata lingua (input). ApriAÈ ChatGPT , Di Microsoft Secondo pilota, Google Vate, Meta (precedentemente Facebook). Lama , di Elon Musk Grok ecc sono alcuni importanti AI strumenti attualmente disponibili.  

ChatGPT, lanciato lo scorso anno il 30 novembre 2022, è diventato molto popolare. Si dice che abbia acquisito 1 milione di utenti in 5 giorni e 100 milioni di utenti mensili in due mesi. ChatGPT si basa su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Il principio chiave è Lingua modellazione, ovvero pre-addestramento del modello con i dati in modo che il modello preveda cosa verrà dopo nelle frasi quando richiesto. Un modello linguistico (LM) fa quindi una previsione probabilistica della parola successiva in una lingua naturale date quelle precedenti. Quando è basato su una rete neurale, viene chiamato "modello linguistico della rete neurale", nel qual caso i dati vengono elaborati in un modo simile al cervello umano. Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello su larga scala in grado di eseguire una varietà di attività di elaborazione del linguaggio naturale per la comprensione e la generazione del linguaggio di uso generale. Transformer è un'architettura di rete neurale utilizzata per creare ChatGPT. Il nome "GPT" è l'acronimo di "Generative pre-trained Transformer". OpenAI utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni basati su trasformatori.  

GPT-4, la quarta versione di ChatGPT, è stata rilasciata il 13 marzo 2023. A differenza delle versioni precedenti che accettavano solo input di testo, GPT-4 accetta sia input di immagini che di testo (quindi il prefisso Chat non viene utilizzato per la quarta versione). È un grande modello multimodale. GPT-4 Turbo, lanciato il 06 novembre 2023, è una versione migliorata e più potente di GPT-4.  

Coscienziato è composto da cinque moduli interagenti: pianificatore, web searcher, esecuzione codice, documentazione e automazione. Questi moduli si scambiano messaggi tra loro per la ricerca sul Web e nella documentazione, l'esecuzione di codice e l'esecuzione di esperimenti. L'interazione avviene attraverso quattro comandi: "GOOGLE", "PYTHON", "DOCUMENTAZIONE" e "ESPERIMENTO".  

Il modulo pianificatore è il modulo principale. È guidato da GPT-4 e ha il compito di pianificare. Sulla base di un semplice messaggio di testo inviato dall'utente, il pianificatore invia i comandi necessari ad altri moduli per raccogliere conoscenze. Il modulo di ricerca web, che è anche un LLM, viene richiamato dal comando GOOGLE per effettuare ricerche in Internet e nelle relative sottoazioni per una pianificazione efficace. Il modulo di esecuzione del codice esegue l'esecuzione del codice tramite il comando PYTHON. Questo modulo non utilizza alcun LLM. Il modulo Documentazione agisce tramite il comando DOCUMENTAZIONE per recuperare e riassumere la documentazione necessaria. Sulla base di ciò, il modulo di pianificazione richiama il comando EXPERIMENT al modulo di automazione per l'esecuzione degli esperimenti.  

Al prompt appropriato, Coscienziato antidolorifici sintetizzati paracetamolo e aspirina e il biologico molecole nitroanilina e fenolftaleina e molte altre molecole conosciute correttamente. Il modulo pianificatore potrebbe ottimizzare le reazioni per ottenere i migliori rendimenti di reazione.  

In un altro studio, un agente chimico LLM ChemCrow hanno pianificato e sintetizzato autonomamente un repellente per insetti, tre organocatalizzatori e guidato la scoperta di un nuovo cromoforo. ChemCrow è stato efficace nell'automatizzare diverse attività chimiche.  

I due non-biologico, sistemi di intelligenza artificiale, Coscienziati e ChemCrow mostrare le capacità emergenti di pianificazione ed esecuzione autonoma di compiti chimici per la sintesi di molecole conosciute e la scoperta di nuove molecole. Hanno capacità avanzate di ragionamento, risoluzione dei problemi e progettazione sperimentale che possono tornare utili nella ricerca chimica.  

Tali sistemi di agenti IA possono essere utilizzati da non esperti per eseguire attività di routine in chimica, riducendo così costi e sforzi. Hanno anche il potenziale per accelerare la scoperta di nuove molecole  

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Riferimenti:  

1. Boiko, procuratore distrettuale, et all 2023. Ricerca chimica autonoma con grandi modelli linguistici. Natura 624, 570–578. Pubblicato: 20 dicembre 2023. DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0  
2. Notizie 2023 della Carnegie Mellon University – Uno scienziato artificialmente intelligente progettato dalla CMU automatizza la scoperta scientifica. Pubblicato il 20 dicembre 2023. Disponibile su https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2023/december/cmu-designed-artificially-intelligent-coscientist-automates-scientific-discovery  
3. Bran AM, et al 2023. ChemCrow: potenziamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni con strumenti chimici. arXiv:2304.05376v5. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.05376 

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Lezioni introduttive sull'intelligenza artificiale:

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