비유기 지능 시스템이 처음으로 화학 실험을 설계, 계획 및 실행했다고 카네기 멜론 대학 연구진이 밝혔습니다.보고서12월 21일자 저널에 게재자연.

"우리는 자율 과학 실험을 위한 지능형 에이전트 시스템이 엄청난 발견, 예상치 못한 치료법 및 신소재를 가져올 것으로 기대합니다. 이러한 발견이 무엇인지 예측할 수는 없지만 인간과 인간 사이의 시너지 파트너십을 통해 제공되는 새로운 연구 수행 방법을 볼 수 있기를 바랍니다.카네기 멜론 연구팀은 논문에서 이렇게 썼습니다.

Coscientist라고 불리는 이 시스템은 화학 및 화학 공학 조교수 Gabe Gomes와 화학 공학 박사 과정 학생 Daniil Boiko 및 Robert MacKnight가 설계했습니다.OpenAI의 GPT-4 및 Anthropic의 Claude를 포함한 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 간단하고 일반 언어 프롬프트로 전체 범위의 실험 프로세스를 실행합니다.

예를 들어, 과학자는 Coscientist에게 주어진 특성을 가진 화합물을 찾도록 요청할 수 있습니다.시스템은 인터넷, 문서 데이터 및 기타 사용 가능한 소스를 조사하여 정보를 종합하고 로봇 API(응용 프로그래밍 인터페이스)를 사용하는 실험 과정을 선택합니다.그런 다음 실험 계획이 자동화된 기기로 전송되어 완료됩니다.전체적으로 시스템을 사용하는 사람은 사람 혼자 일하는 것보다 훨씬 더 빠르고 정확하며 효율적으로 실험을 설계하고 실행할 수 있습니다.

NSF(National Science Foundation) 화학 부문 이사인 David Berkowitz는 "그들의 시스템에서 입증된 화학 합성 작업을 넘어서 Gomes와 그의 팀은 일종의 초효율적인 실험실 파트너를 성공적으로 합성했습니다."라고 말했습니다."그들은 모든 조각을 하나로 모았고, 최종 결과는 부분의 합보다 훨씬 더 큽니다. 그것은 진정으로 유용한 과학적 목적으로 사용될 수 있습니다."

구체적으로,자연논문을 통해 연구 그룹은 Coscientist가 계획을 세울 수 있음을 입증했습니다.화학 합성알려진 화합물;하드웨어 문서 검색 및 탐색문서를 사용하여 클라우드 랩이라는 자동화된 랩에서 높은 수준의 명령을 실행합니다.액체 취급 장비 제어;여러 하드웨어 모듈과 다양한 데이터 소스를 사용해야 하는 과학 작업을 완료합니다.이전에 수집된 데이터를 분석하여 최적화 문제를 해결합니다.

Gomes는 "LLM을 사용하면 자동화된 실험실 사용에 있어 가장 중요한 장벽 중 하나인 코딩 능력을 극복하는 데 도움이 될 것입니다."라고 말했습니다."과학자가 자연어로 자동화된 플랫폼과 상호작용할 수 있다면 우리는 더 많은 사람들에게 그 분야를 열어줄 것입니다."

여기에는 다음이 포함됩니다학술 연구원일반적으로 일류 대학 및 기관에서만 볼 수 있는 고급 과학 연구 장비에 접근할 수 없는 사람들입니다.클라우드 랩 또는 자율 주행 랩이라고도 불리는 원격 제어 자동화 랩은 이러한 과학자들에게 접근을 제공하여 과학을 민주화합니다.

Carnegie Mellon 연구진은 Ben Kline과 파트너십을 맺었습니다.에메랄드 클라우드 연구소(ECL)은 Coscientist가 자동화된 로봇 실험실에서 실험을 실행하는 데 사용될 수 있음을 보여주기 위해 Carnegie Mellon 졸업생이 설립하고 일상 실험실 작업의 모든 측면을 처리하는 원격으로 운영되는 연구 시설을 설립했습니다.

브라이언 프레자(Brian Frezza)는 "고메스 교수와 그의 팀의 획기적인 작업은 자율주행 실험의 가치를 입증했을 뿐만 아니라 클라우드 랩 기술을 사용하여 해당 작업의 성과를 더 광범위한 과학계와 공유하는 새로운 수단을 개척했습니다"라고 말했습니다., ECL의 공동 창립자이자 공동 CEO.

Carnegie Mellon은 ECL과 협력하여 2024년 초에 대학에 첫 번째 클라우드 랩을 열 예정입니다. Carnegie Mellon University Cloud Lab을 통해 대학의 연구원과 공동 작업자는 200개 이상의 장비에 액세스할 수 있습니다.Gomes는 Nature 논문에 설명된 기술을 앞으로도 Carnegie Mellon Cloud Lab 및 기타 자율주행 연구소에서 사용할 수 있도록 계속 개발할 계획입니다.

Coscientist는 또한 사실상 실험의 "블랙박스"를 엽니다.시스템은 연구의 각 단계를 추적하고 문서화하여 작업을 완전히 추적하고 재현할 수 있게 만듭니다.

미국 국립과학재단(National Science Foundation) 화학혁신센터 소장 캐시 커버트(Kathy Covert)는 “이 연구는 화학 분야에서 새롭게 떠오르는 두 가지 도구인 AI와 자동화가 어떻게 더욱 강력한 도구로 통합될 수 있는지를 보여준다”고 말했다.일하다.

"Coscientist와 같은 시스템은 새로운 화학 물질을 합성하는 방법을 신속하게 개선하는 새로운 접근 방식을 가능하게 할 것이며, 이러한 시스템으로 생성된 데이터 세트는 다른 화학자들이 신뢰할 수 있고 복제 가능하며 재생산 및 재사용이 가능하여 그 영향이 확대될 것입니다."

특히 과학적 실험과 관련하여 LLM을 둘러싼 안전 문제는 Gomes에게 가장 중요합니다.논문의 뒷받침 정보에서 고메스 팀은 AI가 강제로 유해 화학물질이나 규제 물질을 만들 수 있을 가능성을 조사했습니다.

"나는 AI 기반 과학이 할 수 있는 긍정적인 일이 부정적인 것보다 훨씬 더 크다고 믿습니다. 그러나 우리에게는 무엇이 잘못될 수 있는지를 인정하고 해결책과 안전 장치를 제공할 책임이 있습니다."라고 Gomes는 말했습니다.

"이러한 강력한 도구를 윤리적이고 책임감 있게 사용함으로써 우리는 계속해서 엄청난 잠재력을 탐구할 수 있습니다.대규모 언어 모델오용과 관련된 위험을 완화하면서 과학 연구를 발전시키는 데 도움이 됩니다."라고 저자는 논문에 썼습니다.