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인공지능(AI) 시스템이 자율적으로 화학 연구를 수행합니다.  

과학자들은 복잡한 화학 실험을 자율적으로 설계, 계획 및 수행할 수 있는 '시스템'을 개발하기 위해 최신 AI 도구(예: GPT-4)를 자동화와 성공적으로 통합했습니다. 'Coscientist'와 'ChemCrow'는 최근 개발된 두 가지 AI 기반 시스템으로 새로운 기능을 보여줍니다. Coscientist는 GPT-4(OpenAI의 생성 AI 최신 버전)를 기반으로 고급 추론과 실험 설계 능력을 선보였습니다. ChemCrow는 일련의 작업을 효과적으로 자동화하고 화학 작용제의 발견 및 합성을 실행했습니다. 'Coscientist'와 'ChemCrow'는 기계와의 협력을 통해 시너지 효과를 발휘하여 연구를 수행하는 새로운 방법을 제공하며 자동화된 로봇 실험실에서 실험 작업을 수행하는 데 유용할 수 있습니다.  

생성 형 AI 새로운 콘텐츠를 창작하거나 생성하는 것에 관한 것입니다. 컴퓨터 프로그램. 17년 전인 2007년에 탄생한 구글 번역은 생성 번역의 한 예다. 인공 지능 (AI). 주어진 언어(입력)에서 번역(출력)을 생성합니다. 오픈에이나는 ChatGPT 마이크로 소프트 부조종사, Google 음유 시인, Meta(구 Facebook) 의 야마 , 일론 머스크의 그록 등이 중요한데 AI 현재 사용 가능한 도구.  

지난해 30년 2022월 1일에 출시된 ChatGPT는 큰 인기를 끌었습니다. 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보했고, 두 달 만에 월간 사용자 XNUMX억 명을 확보했다고 합니다. ChatGPT는 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 합니다. 핵심 원칙은 언어 즉, 메시지가 표시될 때 모델이 문장에서 다음에 올 내용을 예측할 수 있도록 데이터로 모델을 사전 훈련하는 것입니다. 따라서 언어 모델(LM)은 이전 단어가 주어진 자연 언어에서 다음 단어를 확률적으로 예측합니다. 신경망을 기반으로 하면 인간의 뇌와 같은 방식으로 데이터를 처리하는 것을 '신경망 언어 모델'이라고 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 범용 언어 이해 및 생성을 위한 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 대규모 모델입니다. Transformer는 ChatGPT를 구축하는 데 사용되는 신경망 아키텍처입니다. 'GPT'라는 이름은 'Generative pre-trained Transformer'의 약어입니다. OpenAI 변환기 기반의 대규모 언어 모델을 사용합니다.  

GPT-4ChatGPT의 네 번째 버전인 ChatGPT는 13년 2023월 4일에 출시되었습니다. 텍스트 입력만 허용하는 이전 버전과 달리 GPT-XNUMX는 이미지와 텍스트 입력을 모두 허용합니다(따라서 Chat이라는 접두사는 네 번째 버전에 사용되지 않습니다). 대형 멀티모달 모델입니다. GPT-4 터보, 06년 2023월 4일에 출시된 이 버전은 GPT-XNUMX의 개선되고 더욱 강력한 버전입니다.  

우주학자 플래너, 웹 검색기, 코드 실행, 문서화 및 자동화의 5가지 상호 작용 모듈로 구성됩니다. 이러한 모듈은 웹 및 문서 검색, 코드 실행, 실험 수행을 위해 서로 메시지를 교환합니다. 상호 작용은 'GOOGLE', 'PYTHON', 'DOCUMENTATION' 및 'EXPERIMENT'의 네 가지 명령을 통해 이루어집니다.  

플래너 모듈이 메인 모듈입니다. GPT-4에 의해 주도되며 계획을 담당합니다. 사용자의 간단한 고통 텍스트 프롬프트를 기반으로 플래너는 지식을 수집하기 위해 다른 모듈에 필요한 명령을 실행합니다. LLM이기도 한 웹 검색 모듈은 GOOGLE 명령에 의해 호출되어 효과적인 계획을 위해 인터넷 및 관련 하위 작업을 검색합니다. 코드 실행 모듈은 PYTHON 명령을 통해 코드 실행을 수행합니다. 이 모듈은 LLM을 사용하지 않습니다. 문서화 모듈은 DOCUMENTATION 명령을 통해 작동하여 필요한 문서를 검색하고 요약합니다. 이를 기반으로 플래너 모듈은 실험 수행을 위해 자동화 모듈에 EXPERIMENT 명령을 호출합니다.  

적절한 프롬프트에서 우주학자 합성 진통제인 파라세타몰과 아스피린, 유기적인 분자 니트로아닐린과 페놀프탈레인 및 기타 많은 알려진 분자를 정확하게 식별합니다. 플래너 모듈은 최상의 반응 수율을 위해 반응을 최적화할 수 있습니다.  

또 다른 연구에서는 LLM 화학 대리인이 켐크로우 방충제와 3가지 유기촉매를 자율적으로 계획하고 합성했으며, 새로운 발색단의 발견을 이끌었습니다. ChemCrow는 다양한 화학 작업을 자동화하는 데 효과적이었습니다.  

두 사람은유기적인, 인공지능 시스템, 우주과학자들 및 켐크로우 알려진 분자의 합성과 새로운 분자의 발견을 위한 화학적 작업을 자율적으로 계획하고 실행하는 새로운 능력을 보여줍니다. 그들은 화학 연구에 도움이 될 수 있는 고급 추론, 문제 해결 및 실험 설계 능력을 갖추고 있습니다.  

이러한 AI 에이전트 시스템은 비전문가가 화학 분야의 일상적인 작업을 수행하는 데 활용하여 비용과 노력을 줄일 수 있습니다. 그들은 또한 새로운 분자의 발견을 가속화할 잠재력을 가지고 있습니다.  

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참조 :  

  1. 보이코, D.A., 및l 2023. 대규모 언어 모델을 이용한 자율 화학 연구. 자연 624, 570-578. 게시일: 20년 2023월 XNUMX일. DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0  
  2. Carnegie Mellon University 2023 뉴스 – CMU가 설계한 인공지능 Coscientist가 과학적 발견을 자동화합니다. 게시일: 20년 2023월 XNUMX일. https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2023/december/cmu-designed-artificially-intelligent-coscientist-automates-scientific-discovery  
  3. 밀기울 AM, 외 2023. ChemCrow: 화학 도구를 사용하여 대규모 언어 모델 강화. arXiv:2304.05376v5. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.05376 

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우메시 프라사드
우메시 프라사드
과학 저널리스트 | Scientific European 잡지 창립 편집자

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