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人工知能 (AI) システムが自律的に化学研究を実施  

科学者たちは、最新の AI ツール (GPT-4 など) と自動化を統合して、複雑な化学実験を自律的に設計、計画、実行できる「システム」の開発に成功しました。 「Coscientist」と「ChemCrow」は、最近開発された新しい機能を示す 4 つの AI ベースのシステムです。 GPT-XNUMX (OpenAI の生成 AI の最新バージョン) によって駆動される Coscientist は、高度な推論および実験設計能力を実証しました。 ChemCrow は一連のタスクを効果的に自動化し、化学物質の発見と合成を実行しました。 「Coscientist」と「ChemCrow」は、機械と連携して相乗的に研究を実施する新しい方法を提供し、自動ロボット研究室で実験タスクを実行する際に便利です。  

生成 AI は、コンピューター プログラムによる新しいコンテンツの作成または生成に関するものです。 17 年前の 2007 年に登場した Google 翻訳は、生成的な翻訳の一例です 人工知能 (AI)。指定された言語 (入力) から翻訳 (出力) を生成します。 オープンA私は ChatGPT 、マイクロソフトの 副操縦士、Google 吟遊詩人、Meta (旧 Facebook) の ラマ 、イーロンマスクの グロク などは、現在利用可能な重要な AI ツールの一部です。  

昨年 30 年 2022 月 1 日にリリースされた ChatGPT は非常に人気になりました。 5日間で100万ユーザー、XNUMXカ月で月間XNUMX億ユーザーを獲得したという。 ChatGPT は大規模言語モデル (LLM) に基づいています。重要な原則は 言語 モデリング、つまりデータを使用してモデルを事前トレーニングし、プロンプトが表示されたときに文の次に何が来るかをモデルが予測できるようにします。したがって、言語モデル (LM) は、前の単語が与えられた場合に、自然言語の次の単語を確率的に予測します。ニューラル ネットワークに基づく場合、それは「ニューラル ネットワーク言語モデル」と呼ばれ、この場合、データは人間の脳と同じ方法で処理されます。大規模言語モデル (LLM) は、汎用言語の理解と生成のためのさまざまな自然言語処理タスクを実行できる大規模モデルです。 Transformer は、ChatGPT の構築に使用されるニューラル ネットワーク アーキテクチャです。 「GPT」という名前は、「Generative pre-trained Transformer」の頭字語です。 OpenAI はトランスフォーマーベースの大規模言語モデルを使用します。  

GPT-4ChatGPT の 13 番目のバージョンは、2023 年 4 月 XNUMX 日にリリースされました。テキスト入力のみを受け入れる以前のバージョンとは異なり、GPT-XNUMX は画像とテキストの両方の入力を受け入れます(そのため、接頭辞 Chat は XNUMX 番目のバージョンには使用されません)。大型のマルチモーダルモデルです。 GPT-4ターボ、 06 年 2023 月 4 日に発売された、GPT-XNUMX の改良され、より強力なバージョンです。  

科学者 は、プランナー、Web サーチャー、コード実行、ドキュメント、自動化という XNUMX つの相互作用するモジュールで構成されています。これらのモジュールは、ウェブやドキュメントの検索、コードの実行、実験のパフォーマンスのために相互にメッセージを交換します。インタラクションは、「GOOGLE」、「PYTHON」、「DOCUMENTATION」、「EXPERIMENT」の XNUMX つのコマンドを通じて行われます。  

planner モジュールはメイン モジュールです。 GPT-4 によって駆動され、計画を担当します。ユーザーからの簡単なペインテキストプロンプトに基づいて、プランナーは他のモジュールに必要なコマンドを発行して知識を収集します。 LLM でもある Web サーチャー モジュールは、GOOGLE コマンドによって呼び出され、インターネットおよび関連するサブアクションを検索して効果的な計画を立てます。コード実行モジュールは、PYTHON コマンドを通じてコードを実行します。このモジュールは LLM を使用しません。ドキュメント モジュールは、DOCUMENTATION コマンドを通じて機能し、必要なドキュメントを取得して要約します。これに基づいて、プランナー モジュールは、実験を実行するために自動化モジュールに対して EXPERIMENT コマンドを呼び出します。  

適切なプロンプトで、 科学者 鎮痛剤のパラセタモールやアスピリン、有機分子のニトロアニリンやフェノールフタレイン、その他多くの既知の分子を正確に合成しました。プランナー モジュールは、最高の反応収率を得るために反応を最適化できます。  

別の研究では、LLM 化学物質 ケムクロウ は、防虫剤、XNUMX つの有機触媒を自律的に計画および合成し、新規発色団の発見を導きました。 ChemCrow は、さまざまな化学タスクの自動化に効果的でした。  

XNUMX つの非有機的な人工知能システム、 科学者 > ケムクロウ 既知の分子の合成と新規分子の発見のための化学タスクを自律的に計画し実行する新しい能力を示します。彼らは、化学研究に役立つ高度な推論、問題解決、実験計画能力を持っています。  

このような AI エージェント システムは、専門家でなくても化学における日常業務を実行するために利用できるため、コストと労力を削減できます。また、新しい分子の発見を早める可能性もあります。  

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参照:  

  1. ボイコ、DA、 とl 2023。大規模な言語モデルによる自律的な化学研究。自然 624、570–578。公開日: 20 年 2023 月 XNUMX 日。DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0  
  2. カーネギー メロン大学 2023 年ニュース – CMU が設計した人工知能科学者が科学的発見を自動化します。 20 年 2023 月 XNUMX 日に投稿。 https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2023/december/cmu-designed-artificially-intelligent-coscientist-automates-scientific-discovery  
  3. ブランAM、 ら 2023. ChemCrow: 化学ツールを使用して大規模言語モデルを拡張。 arXiv:2304.05376v5。土井: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.05376 

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AI入門講座:

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ウメシュプラサド
ウメシュプラサド
科学ジャーナリスト | 『Scientific European』誌創設編集者

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