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(noticias nanowerk) Un sistema inteligente no orgánico ha diseñado, planificado y llevado a cabo por primera vez un experimento químico, informan investigadores de la Universidad Carnegie Mellon en la revista Naturaleza (“Investigación química autónoma con grandes modelos de lenguaje”).
Las tesis centrales
Investigación
“Anticipamos que los sistemas de agentes inteligentes para experimentos científicos autónomos producirán descubrimientos poderosos, terapias imprevistas y nuevos materiales. «Aunque no podemos predecir cómo serán estos descubrimientos, esperamos ver un nuevo tipo de investigación a través de la asociación sinérgica entre humanos y máquinas», escribió el equipo de investigación de Carnegie Mellon en su artículo.
El sistema, llamado Coscientist, fue diseñado por el profesor asistente de química e ingeniería química Gabe Gomes y los estudiantes graduados en ingeniería química Daniil Boiko y Robert MacKnight. Utiliza grandes modelos de lenguaje (LLM), incluidos GPT-4 de OpenAI y Claude de Anthropic, para ejecutar todo el proceso experimental con un mensaje de voz simple y claro.
Por ejemplo, un científico podría pedirle a Coscientist que encuentre un compuesto con ciertas propiedades. El sistema busca en Internet, datos de documentación y otras fuentes disponibles, sintetiza la información y selecciona un flujo de experimento utilizando interfaces de programación de aplicaciones (API) robóticas. Luego, el plan experimental se envía y se completa mediante instrumentos automatizados. En general, un humano que trabaje con el sistema puede diseñar y llevar a cabo un experimento mucho más rápido, más preciso y más eficientemente que un humano solo.
“Más allá de las tareas de síntesis química demostradas por su sistema, Gomes y su equipo han sintetizado con éxito un tipo de compañero de laboratorio altamente eficiente”, afirma David Berkowitz, director de la División de Química de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF). «Se juntan todas las piezas y el resultado final es mucho más que la suma de sus partes: puede usarse para propósitos científicos realmente útiles».
En concreto, el grupo de investigación demostró en el artículo de Nature que Coscientist puede planificar la síntesis química de compuestos conocidos; Buscar y navegar por la documentación de hardware; Utilice la documentación para ejecutar comandos de alto nivel en un laboratorio automatizado, llamado laboratorio en la nube. instrumentos de control de manipulación de líquidos; Realización de tareas científicas que requieren el uso de múltiples módulos de hardware y diferentes fuentes de datos; y resolver problemas de optimización mediante el análisis de datos recopilados previamente.
«El uso de LLM nos ayudará a superar una de las mayores barreras para implementar laboratorios automatizados: la capacidad de codificar», dijo Gomes. «Si un científico puede interactuar con plataformas automatizadas en lenguaje natural, abrimos el campo a mucha más gente».
Esto incluye a los investigadores académicos que no tienen acceso a las herramientas avanzadas de investigación científica que normalmente sólo se encuentran en las mejores universidades e instituciones. Un laboratorio automatizado remoto, a menudo llamado laboratorio en la nube o laboratorio autónomo, brinda acceso a estos científicos y democratiza la ciencia.
Los investigadores de Carnegie Mellon colaboraron con Ben Kline de Emerald Cloud Lab (ECL), una instalación de investigación remota fundada por ex alumnos de Carnegie Mellon que cubre todos los aspectos del trabajo diario de laboratorio, para demostrar que Coscientist se puede utilizar para realizar experimentos en un entorno automatizado. Los robots pueden ser utilizado en laboratorio.
«El trabajo innovador del profesor Gomes y su equipo aquí no solo ha demostrado el valor de los experimentos de conducción autónoma, sino que también ha desarrollado una forma novedosa de compartir los frutos de ese trabajo con la comunidad científica más amplia utilizando tecnología de laboratorio en la nube», dijo Brian Frezza. (SCS’05), cofundador y codirector ejecutivo de ECL.
Carnegie Mellon, en colaboración con ECL, abrirá el primer laboratorio en la nube en una universidad a principios de 2024. El laboratorio en la nube de la Universidad Carnegie Mellon, que se abre en una ventana nueva, brindará a los investigadores y al personal de la universidad acceso a más de 200 dispositivos. Gomes planea seguir desarrollando las tecnologías descritas en el artículo de Nature para su uso futuro en el Carnegie Mellon Cloud Lab y otros laboratorios autónomos.
El cocientífico también prácticamente abre la “caja negra” de la experimentación. El sistema rastrea y documenta cada paso de la investigación y hace que el trabajo sea completamente rastreable y reproducible.
«Este trabajo muestra cómo dos nuevas herramientas en química (la IA y la automatización) pueden integrarse en una herramienta aún más poderosa», dice Kathy Covert, directora del programa de Centros para la Innovación Química de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU., que apoyó este trabajo. «Sistemas como Coscientist permitirán nuevos enfoques para mejorar rápidamente la forma en que sintetizamos nuevas sustancias químicas, y los conjuntos de datos generados con estos sistemas serán confiables, reproducibles, reproducibles y reutilizables por otros químicos, mejorando su impacto».
Las preocupaciones de seguridad relacionadas con los LLM, particularmente aquellas relacionadas con experimentos científicos, son de suma preocupación para Gomes. En la información de respaldo del artículo, el equipo de Gomes exploró la posibilidad de que la IA pudiera verse obligada a producir sustancias químicas peligrosas o sustancias controladas.
“Creo que las cosas positivas que la ciencia impulsada por la IA puede hacer superan con creces las negativas. Pero tenemos la responsabilidad de reconocer lo que podría salir mal y brindar soluciones y medidas de seguridad”, dijo Gomes.
«Al garantizar el uso ético y responsable de estas poderosas herramientas, podemos continuar explorando el enorme potencial de los grandes modelos de lenguaje para avanzar en la investigación científica y al mismo tiempo mitigar los riesgos asociados con su mal uso», escriben los autores en el artículo.
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