自主化学系统 Coscientist 使用 LLM 来运行机器人实验室设备。图片来源:卡内基梅隆大学
化学家使用 ChatGPT 通过机器人实验室设置来设计和进行复杂的化学反应。
这个名为Coscientist的系统可以设计、编码和执行多种反应——使用其机器人设备在湿实验室中制造包括扑热息痛和阿司匹林在内的化合物。
“当我看到一种非有机智能能够自主计划、设计和执行人类发明的化学反应的那一刻,这真是太神奇了,”宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学的化学家Gabe Gomes说,他领导了这项研究。“那是一个'神圣的废话'时刻。”
人工智能 (AI) 的快速发展使这些工具的应用在整个科学领域激增。但对于在实验室工作的研究人员或那些不精通计算机代码的人来说,人工智能方法并不那么容易获得——戈麦斯是这么认为的。
当 ChatGPT 背后的大型语言模型 (LLM) 的最新版本 GPT-4 于 3 月推出时,Gomes 和他的团队开始让它为化学家服务。
结果,Coscientist1,使用包括 GPT-4 在内的最新强大的 LLM 来搜索化学文献并设计反应途径,在人类提示时制造分子。LLM通读互联网上的说明书,并决定其武器库中最好的试剂盒和试剂,以在现实生活中制造分子。
人工智能还使用了由加利福尼亚州旧金山的人工智能公司Anthropic开发的LLM Claude,以及由阿布扎比技术创新研究所建造的名为Falcon-40B-Instruct的法学硕士。
设计、编码、综合
该团队促使该系统计划合成几种已知分子,包括止痛药扑热息痛和阿司匹林,以及有机分子硝基苯胺和酚酞。在规划阶段,Coscientist能够制定出能够提供最佳整体反应产量的步骤。它正确地制造了分子。
“这很好地展示了如何使用LLM探索文献,以帮助提出可行的化学反应的想法,”英国格拉斯哥大学的化学家Lee Cronin说。
该团队还尝试了一个更复杂的实验 - 要求Coscientist执行一种称为Suzuki-Miyaura偶联的反应,该反应形成碳 - 碳键,在药物发现中很重要。该系统也通过了这项测试。
该小组是研究LLM驱动的“化学机器人”的众多团队之一。其中一种名为ChemCrow的机器人与Coscientist几乎同时开发,可以计划和制造一系列分子,包括杀虫剂避蚊胺2.(纽约罗切斯特大学(University of Rochester)的化学家安德鲁·怀特(Andrew White)领导了开发ChemCrow的团队,他拒绝了《自然》杂志的置评请求。
里斯本大学(University of Lisbon)的药物化学家蒂亚戈·罗德里格斯(Tiago Rodrigues)说,像Coscientist这样的工具可能会变得更加普遍。“我真的可以看到自动化硬件配备这些人工智能助手的未来。自动驾驶实验室是未来趋势,需要人工智能工具来实现设计-制造-测试周期的完全自动化,“他说。
这些系统现在可以完成常规任务,但罗德里格斯补充说,大多数研究问题,特别是在药物发现方面,仍然遥不可及。“不仅需要对化学有很好的理解,还需要对生物学有很好的理解。
“Coscientist可以做真正训练有素的化学家可以做的大部分事情。我经常考虑这个问题,“戈麦斯说。他的团队尚未免费提供其发明背后的完整代码,Gomes 表示,仔细考虑 Coscientist 和 ChemCrow 等技术的使用方式和地点很重要,因为某些应用程序可能很危险。
戈麦斯说:“我对取代人们和他们的生计、他们的火花、他们的创新和他们的动力的想法不感兴趣。