La chimica, con i suoi processi complessi e il vasto potenziale di innovazione, è sempre stata una sfida per l’automazione. Gli strumenti computazionali tradizionali, nonostante le loro capacità avanzate, spesso rimangono sottoutilizzati a causa della loro complessità e delle conoscenze specializzate necessarie per gestirli.
Ora, i ricercatori del gruppo di Philippe Schwaller dell’EPFL hanno sviluppato ChemCrow, un’intelligenza artificiale che integra 18 strumenti progettati da esperti, consentendole di navigare ed eseguire compiti nell’ambito della ricerca chimica con un’efficienza senza precedenti. La loro ricerca è pubblicata su Nature Machine Intelligence .
"Potresti chiederti perché un corvo?" chiede Schwaller. "Perché è noto che i corvi usano bene gli strumenti."
ChemCrow è stato sviluppato da Ph.D. studenti Andres Bran e Oliver Schilter (EPFL, NCCR Catalysis) in collaborazione con Sam Cox e il professor Andrew White presso FutureHouse e l'Università di Rochester.
ChemCrow si basa su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), come GPT-4, migliorato da LangChain per l'integrazione degli strumenti, per eseguire autonomamente attività di sintesi chimica. Gli scienziati hanno integrato il modello linguistico con una suite di strumenti software specializzati già utilizzati in chimica, tra cui WebSearch per il recupero di informazioni basato su Internet, LitSearch per l'estrazione della letteratura scientifica e vari strumenti molecolari e di reazione per l'analisi chimica.
Integrando ChemCrow con questi strumenti, i ricercatori gli hanno permesso di pianificare ed eseguire in modo autonomo sintesi chimiche, come la creazione di un repellente per insetti e vari organocatalizzatori, e persino di assistere nella scoperta di nuovi cromofori, sostanze fondamentali per le industrie dei coloranti e dei pigmenti.
Ciò che distingue ChemCrow è la sua capacità di adattare e applicare un processo di ragionamento strutturato ai compiti chimici.
"Il sistema è analogo a un esperto umano con accesso a un calcolatore e a database che non solo migliorano l'efficienza degli esperti, ma li rendono anche più concreti, nel caso di ChemCrow, riducendo le allucinazioni", spiega Andres Camilo Marulanda Bran, il primo responsabile dello studio. autore.
ChemCrow riceve una richiesta dall'utente, pianifica in anticipo come risolvere l'attività, seleziona gli strumenti pertinenti e perfeziona iterativamente la sua strategia in base ai risultati di ogni passaggio. Questo approccio metodico garantisce che ChemCrow non si basi solo sulla teoria, ma sia anche fondato sull'applicazione pratica per l'interazione del mondo reale con gli ambienti di laboratorio.
Democratizzando l'accesso a conoscenze e processi chimici complessi, ChemCrow abbassa la barriera all'ingresso per i non esperti, aumentando allo stesso tempo il kit di strumenti a disposizione dei chimici veterani. Ciò può accelerare la ricerca e lo sviluppo nel settore farmaceutico, nella scienza dei materiali e altro ancora, rendendo il processo più efficiente e sicuro.
Ulteriori informazioni: Ampliamento di modelli linguistici di grandi dimensioni con strumenti chimici, Nature Machine Intelligence (2024). DOI:10.1038/s42256-024-00832-8
Informazioni sul giornale: Intelligenza artificiale della natura
Fornito da Ecole Polytechnique Federale de Lausanne
