Исследователи из Ливерпульского университета разработали мобильных роботов, управляемых искусственным интеллектом, которые могут проводить исследования в области химического синтеза с необычайной эффективностью.
В исследовании, опубликованном в журнале Nature, исследователи показывают, как мобильные роботы, использующие логику искусственного интеллекта для принятия решений, смогли выполнять исследовательские химические задачи на том же уровне, что и люди, но намного быстрее. Статья называется "Автономные мобильные роботы для исследовательской синтетической химии".
Мобильные роботы высотой 1,75 метра были разработаны ливерпульской командой для решения трех основных задач исследовательской химии: проведения реакций, анализа продуктов и принятия решения о том, что делать дальше, на основе полученных данных.
Два робота выполняли эти задачи совместно, решая проблемы в трех различных областях химического синтеза — химии структурной диверсификации (связанной с разработкой лекарств), супрамолекулярной химии "хозяин-гость" и фотохимическом синтезе.
Результаты показали, что с помощью функции искусственного интеллекта мобильные роботы принимали те же решения, что и исследователь-человек, но эти решения принимались гораздо быстрее, чем у человека, что могло занять несколько часов.
Профессор Эндрю Купер (Andrew Cooper) из Департамента химии и инноваций в области материалов Ливерпульского университета, возглавлявший проект, пояснил: "Исследования в области химического синтеза требуют много времени и затрат, как при проведении физических экспериментов, так и при принятии решений о том, какие эксперименты проводить дальше, поэтому использование интеллектуальных роботов позволяет ускорить этот процесс.
"Когда люди думают о роботах и автоматизации химии, они, как правило, думают о смешивании растворов, реакциях нагревания и т.д. Отчасти это так, но принятие решений может занимать не меньше времени.
"Это особенно актуально для исследовательской химии, где вы не уверены в результате. Это требует принятия тонких, контекстуальных решений о том, интересно ли что-то или нет, на основе нескольких наборов данных. Это трудоемкая задача для химиков-исследователей, но сложная проблема для искусственного интеллекта".
Принятие решений - ключевая проблема исследовательской химии. Например, исследователь может провести несколько пробных реакций, а затем решить расширить масштабы только тех, которые дают хорошие результаты или интересные продукты. ИИ трудно это сделать, поскольку вопрос о том, является ли что-то "интересным" и стоит ли им заниматься, может иметь множество контекстов, таких как новизна продукта реакции или стоимость и сложность процесса синтеза.
Доктор Шрирам Виджаякришнан, бывший аспирант Ливерпульского университета и научный сотрудник химического факультета, руководивший работой по синтезу, объяснил: "Когда я защищал докторскую диссертацию, я проводил многие химические реакции вручную. Зачастую сбор и обработка аналитических данных занимают столько же времени, сколько и проведение экспериментов. Проблема анализа данных становится еще более серьезной, когда вы начинаете автоматизировать химический процесс. В конечном итоге вы можете утонуть в данных."
"Мы решили эту проблему, создав логику искусственного интеллекта для роботов. Он обрабатывает аналитические наборы данных для принятия автономного решения — например, о том, следует ли переходить к следующему этапу реакции. Это решение, по сути, принимается мгновенно, поэтому, если робот проведет анализ в 3:00 ночи, то к 3:01 он примет решение о том, какие реакции будут развиваться. В отличие от этого, химику может потребоваться несколько часов, чтобы просмотреть те же наборы данных."
Профессор Купер добавил: "Роботы в меньшей степени ориентируются в контексте, чем квалифицированный исследователь, поэтому в своем нынешнем виде они не будут вызывать удивления "Эврика!". Но для задач, которые мы здесь поставили, логика искусственного интеллекта принимала более или менее те же решения, что и химик-синтетик, в этих трех различных химических задачах, и она принимает эти решения в мгновение ока.
- Кроме того, существуют огромные возможности для расширения контекстуального понимания искусственного интеллекта, например, за счет использования больших языковых моделей, позволяющих напрямую связать его с соответствующей научной литературой".
В будущем ливерпульская команда хочет использовать эту технологию для обнаружения химических реакций, имеющих отношение к синтезу фармацевтических препаратов, а также новых материалов для таких применений, как улавливание углекислого газа.
В этом исследовании использовались два мобильных робота, но количество групп роботов, которые могут быть задействованы, не ограничено. Таким образом, этот подход может быть применен в крупнейших промышленных лабораториях.
