En moins de temps qu'il ne vous en faudra pour lire cet article, un système basé sur l'intelligence artificielle a pu se renseigner de manière autonome sur certaines réactions chimiques lauréates du prix Nobel et concevoir une procédure de laboratoire réussie pour les réaliser. L'IA a fait tout cela en quelques minutes seulement et a réussi du premier coup.
"C'est la première fois qu'une intelligence non organique planifie, conçoit et exécute cette réaction complexe inventée par les humains", a déclaré Gabe Gomes, chimiste et ingénieur chimiste à l'Université Carnegie Mellon, qui a dirigé l'équipe de recherche qui a assemblé et testé l'IA. système basé. Ils ont surnommé leur création « Coscientist ».
Les réactions les plus complexes réalisées par Coscientist sont connues en chimie organique sous le nom de couplages croisés catalysés au palladium, ce qui a valu à ses inventeurs humains le prix Nobel de chimie 2010 en reconnaissance du rôle démesuré que ces réactions ont joué dans le processus de développement pharmaceutique et d'autres industries qui utilisez des molécules capricieuses à base de carbone.
Publié dans la revue Nature , les capacités démontrées de Coscientist montrent le potentiel des humains à utiliser l'IA de manière productive pour augmenter le rythme et le nombre de découvertes scientifiques, ainsi que pour améliorer la réplicabilité et la fiabilité des résultats expérimentaux.
L'équipe de recherche de quatre personnes comprend les doctorants Daniil Boiko et Robert MacKnight, qui ont reçu respectivement le soutien et la formation du Centre de synthèse chimioenzymatique de la National Science Foundation des États-Unis à l'Université Northwestern et du Centre NSF pour la synthèse assistée par ordinateur de l'Université de Notre Dame. .
"Au-delà des tâches de synthèse chimique démontrées par leur système, Gomes et son équipe ont réussi à synthétiser une sorte de partenaire de laboratoire hyper-efficace", déclare David Berkowitz, directeur de la division chimie de la NSF. "Ils rassemblent toutes les pièces et le résultat final est bien plus que la somme de ses parties :il peut être utilisé à des fins scientifiques véritablement utiles."
Réunir Coscientist
Parmi les logiciels et les composants à base de silicium de Coscientist se trouvent les grands modèles de langage qui composent son « cerveau » artificiel. Un grand modèle de langage est un type d'IA capable d'extraire du sens et des modèles à partir d'énormes quantités de données, y compris du texte écrit contenu dans des documents.
Grâce à une série de tâches, l'équipe a testé et comparé plusieurs grands modèles de langage, notamment GPT-4 et d'autres versions des grands modèles de langage GPT créés par la société OpenAI.
Coscientist était également équipé de plusieurs modules logiciels différents que l'équipe a testés d'abord individuellement puis de concert.
"Nous avons essayé de diviser toutes les tâches scientifiques possibles en petits morceaux, puis de construire pièce par pièce une vue d'ensemble", explique Boiko, qui a conçu l'architecture générale de Coscientist et ses missions expérimentales. "En fin de compte, nous avons tout réuni."
Les modules logiciels ont permis à Coscientist de faire des choses que font tous les chercheurs en chimie :rechercher des informations publiques sur les composés chimiques, trouver et lire des manuels techniques sur la façon de contrôler l'équipement de laboratoire robotique, écrire du code informatique pour réaliser des expériences et analyser les données résultantes pour déterminer ce que font les chercheurs en chimie. a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné.
Un test a examiné la capacité de Coscientist à planifier avec précision des procédures chimiques qui, si elles étaient exécutées, entraîneraient la production de substances couramment utilisées telles que l'aspirine, l'acétaminophène et l'ibuprofène. Les grands modèles de langage ont été testés et comparés individuellement, y compris deux versions de GPT avec un module logiciel lui permettant d'utiliser Google pour rechercher des informations sur Internet comme le ferait un chimiste humain.
Les procédures résultantes ont ensuite été examinées et notées en fonction de leur capacité à obtenir la substance souhaitée, du degré de détail des étapes et d'autres facteurs. Certains des scores les plus élevés ont été obtenus par le module de recherche GPT-4, qui était le seul à créer une procédure de qualité acceptable pour synthétiser l'ibuprofène.
Boiko et MacKnight ont observé Coscientist démontrant un « raisonnement chimique », que Boiko décrit comme la capacité d'utiliser des informations liées à la chimie et des connaissances précédemment acquises pour guider ses actions. Il a utilisé des informations chimiques accessibles au public codées au format SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) – un type de notation lisible par machine représentant la structure chimique des molécules – et a modifié ses plans expérimentaux en fonction de parties spécifiques des molécules. scrutant les données SMILES.
"C'est la meilleure version possible du raisonnement chimique", déclare Boiko.
D'autres tests ont incorporé des modules logiciels permettant à Coscientist de rechercher et d'utiliser des documents techniques décrivant les interfaces de programmation d'applications qui contrôlent les équipements robotiques de laboratoire. Ces tests ont été importants pour déterminer si Coscientist pouvait traduire ses plans théoriques de synthèse de composés chimiques en code informatique qui guiderait les robots de laboratoire dans le monde physique.
Les équipements chimiques robotiques de haute technologie sont couramment utilisés dans les laboratoires pour aspirer, expulser, chauffer, secouer et effectuer d'autres tâches sur de minuscules échantillons liquides avec une précision extrême, encore et encore. Ces robots sont généralement contrôlés par un code informatique écrit par des chimistes humains qui peuvent se trouver dans le même laboratoire ou à l'autre bout du pays.
C'était la première fois que de tels robots étaient contrôlés par un code informatique écrit par l'IA.
L’équipe a démarré Coscientist avec des tâches simples exigeant qu’un robot de manipulation de liquides distribue du liquide coloré dans une plaque contenant 96 petits puits alignés sur une grille. Il était demandé de « colorier une ligne sur deux avec une couleur de votre choix », de « dessiner une diagonale bleue » et d'autres devoirs rappelant la maternelle.
Après avoir obtenu son diplôme de manipulateur de liquides 101, l’équipe a présenté à Coscientist d’autres types d’équipements robotiques. Ils se sont associés à Emerald Cloud Lab, une installation commerciale remplie de divers types d'instruments automatisés, notamment des spectrophotomètres, qui mesurent les longueurs d'onde de la lumière absorbée par les échantillons chimiques. On a ensuite présenté au coscientifique une assiette contenant des liquides de trois couleurs différentes (rouge, jaune et bleu) et on lui a demandé de déterminer quelles couleurs étaient présentes et où elles se trouvaient sur l'assiette.
Comme Coscientist n'a pas d'yeux, il a écrit un code pour transmettre automatiquement la plaque de couleur mystérieuse au spectrophotomètre et analyser les longueurs d'onde de la lumière absorbée par chaque puits, identifiant ainsi les couleurs présentes et leur emplacement sur la plaque. Pour cette mission, les chercheurs ont dû donner un petit coup de pouce à Coscientist dans la bonne direction, en lui demandant de réfléchir à la manière dont différentes couleurs absorbent la lumière. L'IA a fait le reste.
L'examen final de Coscientist consistait à assembler ses modules assemblés et sa formation pour exécuter le commandement de l'équipe consistant à "effectuer les réactions de Suzuki et Sonogashira", du nom de leurs inventeurs Akira Suzuki et Kenkichi Sonogashira.
Découvertes dans les années 1970, ces réactions utilisent le palladium métallique pour catalyser les liaisons entre les atomes de carbone des molécules organiques. Ces réactions se sont révélées extrêmement utiles pour produire de nouveaux types de médicaments destinés à traiter l’inflammation, l’asthme et d’autres affections. Ils sont également utilisés dans les semi-conducteurs organiques des OLED présents dans de nombreux smartphones et moniteurs. Les réactions révolutionnaires et leurs larges impacts ont été officiellement reconnus par un prix Nobel décerné conjointement en 2010 à Sukuzi, Richard Heck et Ei-ichi Negishi.
Bien entendu, Coscientist n’avait jamais tenté de telles réactions auparavant. Ainsi, comme cet auteur l'a fait pour écrire le paragraphe précédent, il est allé sur Wikipédia et les a recherchés.
"Pour moi, le moment "eureka" a été de le voir poser toutes les bonnes questions", explique MacKnight, qui a conçu le module logiciel permettant à Coscientist de rechercher de la documentation technique.
Coscientist a cherché des réponses principalement sur Wikipédia, ainsi que sur une foule d'autres sites, notamment ceux de l'American Chemical Society, de la Royal Society of Chemistry et d'autres contenant des articles universitaires décrivant les réactions de Suzuki et de Sonogashira.
En moins de quatre minutes, Coscientist avait conçu une procédure précise pour produire les réactions requises à l'aide de produits chimiques fournis par l'équipe. Lorsqu’elle a cherché à réaliser sa procédure dans le monde physique avec des robots, elle a commis une erreur dans le code qu’elle a écrit pour contrôler un appareil qui chauffe et agite des échantillons liquides. Sans intervention humaine, Coscientist a repéré le problème, s'est référé au manuel technique de l'appareil, a corrigé son code et a réessayé.
Les résultats étaient contenus dans quelques minuscules échantillons de liquide clair. Boiko a analysé les échantillons et a trouvé les caractéristiques spectrales des réactions de Suzuki et Sonogashira.
Gomes était incrédule lorsque Boiko et MacKnight lui ont raconté ce que Coscientist avait fait. "Je pensais qu'ils me tiraient la jambe", se souvient-il. "Mais ils ne l'étaient pas. Ils ne l'étaient absolument pas. Et c'est à ce moment-là que ça a cliqué, d'accord, nous avons ici quelque chose de très nouveau, de très puissant."
Ce pouvoir potentiel s’accompagne de la nécessité de l’utiliser à bon escient et de se prémunir contre toute utilisation abusive. Gomes affirme que comprendre les capacités et les limites de l'IA est la première étape vers l'élaboration de règles et de politiques éclairées qui peuvent prévenir efficacement les utilisations nuisibles de l'IA, qu'elles soient intentionnelles ou accidentelles.
"Nous devons être responsables et réfléchis quant à la manière dont ces technologies sont déployées", dit-il.
Gomes est l'un des nombreux chercheurs qui fournissent des conseils d'experts et des orientations pour les efforts du gouvernement américain visant à garantir que l'IA est utilisée en toute sécurité, comme le décret de l'administration Biden d'octobre 2023 sur le développement de l'IA.
Le monde naturel est pratiquement infini dans sa taille et sa complexité, contenant des découvertes incalculables qui ne demandent qu'à être découvertes. Imaginez de nouveaux matériaux supraconducteurs qui augmentent considérablement l’efficacité énergétique ou des composés chimiques qui guérissent des maladies autrement incurables et prolongent la vie humaine. Et pourtant, acquérir l’éducation et la formation nécessaires pour réaliser ces avancées est un voyage long et ardu. Devenir scientifique est difficile.
Gomes et son équipe envisagent les systèmes assistés par l'IA comme Coscientist comme une solution capable de combler le fossé entre l'immensité inexplorée de la nature et le fait que les scientifiques qualifiés sont rares – et le seront probablement toujours.
Les scientifiques humains ont également des besoins humains, comme dormir et sortir occasionnellement du laboratoire. Alors que l'IA guidée par l'homme peut « penser » 24 heures sur 24, retournant méthodiquement chaque pierre proverbiale, vérifiant et revérifiant la réplicabilité de ses résultats expérimentaux. "Nous pouvons avoir quelque chose qui peut fonctionner de manière autonome, en essayant de découvrir de nouveaux phénomènes, de nouvelles réactions, de nouvelles idées", explique Gomes.
"Vous pouvez également réduire considérablement la barrière à l'entrée dans pratiquement n'importe quel domaine", dit-il. Par exemple, si un biologiste non formé aux réactions de Suzuki souhaitait explorer leur utilisation d'une nouvelle manière, il pourrait demander à Coscientist de l'aider à planifier des expériences.
"Vous pouvez avoir cette démocratisation massive des ressources et de la compréhension", explique-t-il.
Il existe en science un processus itératif consistant à essayer quelque chose, à échouer, à apprendre et à s'améliorer, que l'IA peut considérablement accélérer, explique Gomes. "Cela constituera en soi un changement radical."
Plus d'informations : Gabe Gomes, Capacités de recherche scientifique autonomes des grands modèles de langage, Nature (2023). DOI :10.1038/s41586-023-06792-0. www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0
Informations sur le journal : Nature
Fourni par la National Science Foundation
