მეცნიერებმა წარმატებით დააკავშირეს უახლესი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები (მაგ. GPT-4) ავტომატიზაციასთან, რათა განავითარონ „სისტემები“, რომლებსაც შეუძლიათ დამოუკიდებლად შექმნან, დაგეგმონ და შეასრულონ რთული ქიმიური ექსპერიმენტები. "Coscientist" და "ChemCrow" არის ორი ასეთი AI-ზე დაფუძნებული სისტემა, რომელიც ახლახან შეიქმნა, რომლებიც წარმოადგენენ წარმოშობის შესაძლებლობებს. GPT-4-ის (OpenAI-ს გენერაციული AI-ის უახლესი ვერსია) ხელმძღვანელობით Coscientist-მა აჩვენა მოწინავე მსჯელობა და ექსპერიმენტული დიზაინის შესაძლებლობები. ChemCrow-მა ეფექტურად მოახდინა ამოცანების ნაკრების ავტომატიზირება და ქიმიური აგენტების აღმოჩენა და სინთეზი. "Coscientist" და "ChemCrow" გვთავაზობენ კვლევის სინერგიულად ჩატარების ახალ გზას მანქანებთან პარტნიორობით და შეიძლება გამოდგება ექსპერიმენტული ამოცანების შესასრულებლად ავტომატურ რობოტულ ლაბორატორიებში.
გენერატიული AI ეხება ახალი შინაარსის შექმნას ან გენერირებას ა კომპიუტერული პროგრამა. Google Translate, რომელიც შეიქმნა 17 წლის წინ, 2007 წელს, არის გენერაციული მაგალითი ხელოვნური ინტელექტი (AI). ის წარმოქმნის თარგმანებს (გამომავალს) მოცემული ენიდან (შეყვანის). OpenAმე ჩატი GPT , Microsoft- ის კოპილოტი, Google Bard, მეტა (ყოფილი Facebook) 's ლამას ილონ მასკის გროკი და ა.შ. რამდენიმე მნიშვნელოვანი AI ამჟამად ხელმისაწვდომი ინსტრუმენტები.
ChatGPT, რომელიც გასულ წელს 30 წლის 2022 ნოემბერს დაიწყო, ძალიან პოპულარული გახდა. ამბობენ, რომ მან შეიძინა 1 მილიონი მომხმარებელი 5 დღის განმავლობაში და 100 მილიონი ყოველთვიური მომხმარებელი ორ თვეში. ChatGPT ეფუძნება დიდი ენის მოდელს (LLM). მთავარი პრინციპია ენა მოდელირება, ანუ მოდელის წინასწარ მომზადება მონაცემებით, რათა მოდელმა იწინასწარმეტყველოს, თუ რა მოჰყვება წინადადებებს მოთხოვნის შემთხვევაში. ამრიგად, ენის მოდელი (LM) აკეთებს შემდეგი სიტყვის ალბათურ პროგნოზს ბუნებრივ ენაზე, რომელიც მოცემულია წინა ერთ(ებ)ში. როდესაც დაფუძნებულია ნერვულ ქსელზე, მას უწოდებენ "ნერვული ქსელის ენის მოდელს", ამ შემთხვევაში მონაცემები მუშავდება ისე, როგორც ადამიანის ტვინში. დიდი ენის მოდელი (LLM) არის ფართომასშტაბიანი მოდელი, რომელსაც შეუძლია შეასრულოს ბუნებრივი ენის დამუშავების სხვადასხვა ამოცანები ზოგადი დანიშნულების ენის გაგებისა და გენერირებისთვის. Transformer არის ნერვული ქსელის არქიტექტურა, რომელიც გამოიყენება ChatGPT-ის შესაქმნელად. სახელწოდება "GPT" არის აკრონიმი "გენერაციული წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმატორი". OpenAI იყენებს ტრანსფორმატორზე დაფუძნებულ დიდ ენობრივ მოდელებს.
GPT-4, ChatGPT-ის მეოთხე ვერსია, გამოვიდა 13 წლის 2023 მარტს. ადრინდელი ვერსიებისგან განსხვავებით, რომლებიც მხოლოდ ტექსტის შეყვანას იღებენ, GPT-4 იღებს როგორც გამოსახულების, ასევე ტექსტების შეყვანას (აქედან გამომდინარე, პრეფიქსი Chat არ გამოიყენება მეოთხე ვერსიისთვის). ეს არის დიდი მულტიმოდალური მოდელი. GPT-4 ტურბო, გაშვებული 06 წლის 2023 ნოემბერს, არის GPT-4-ის გაუმჯობესებული და უფრო ძლიერი ვერსია.
მეცნიერი შედგება ხუთი ურთიერთმოქმედი მოდულისგან: დამგეგმავი, ვებ მაძიებელი, კოდის შესრულება, დოკუმენტაცია და ავტომატიზაცია. ეს მოდულები ცვლიან შეტყობინებებს ერთმანეთთან ვებზე და დოკუმენტაციის ძიების, კოდის შესრულებისა და ექსპერიმენტების შესრულებისთვის. ურთიერთქმედება ხდება ოთხი ბრძანების საშუალებით - "GOOGLE", "PYTHON", "DOCUMENTATION" და "EXPERIMENT".
დამგეგმავი მოდული არის მთავარი მოდული. მას მართავს GPT-4 და დავალებულია დაგეგმვა. მომხმარებლის მარტივი ტკივილის ტექსტის მოთხოვნაზე დაყრდნობით, დამგეგმავი გასცემს აუცილებელ ბრძანებებს სხვა მოდულებს ცოდნის შესაგროვებლად. ვებ საძიებო მოდული, რომელიც ასევე არის LLM, გამოიძახება GOOGLE ბრძანებით ინტერნეტში და მასთან დაკავშირებული ქვემოქმედებების მოსაძიებლად ეფექტური დაგეგმვისთვის. კოდის შესრულების მოდული ასრულებს კოდის შესრულებას PYTHON ბრძანების მეშვეობით. ეს მოდული არ იყენებს რაიმე LLM-ს. დოკუმენტაციის მოდული მოქმედებს DOCUMENTATION ბრძანების მეშვეობით საჭირო დოკუმენტაციის მისაღებად და შეჯამების მიზნით. ამის საფუძველზე დამგეგმავი მოდული გამოიძახებს EXPERIMENT ბრძანებას ავტომატიზაციის მოდულზე ექსპერიმენტების შესასრულებლად.
შესაბამის მოთხოვნაზე, მეცნიერი სინთეზირებული ტკივილგამაყუჩებლები პარაცეტამოლი და ასპირინი და ორგანული მოლეკულები ნიტროანილინი და ფენოლფთალეინი და მრავალი სხვა ცნობილი მოლეკულა სწორად. დამგეგმავ მოდულს შეუძლია რეაქციის ოპტიმიზაცია საუკეთესო რეაქციის მოსავლიანობისთვის.
სხვა კვლევაში, LLM ქიმიის აგენტი ChemCrow ავტონომიურად დაგეგმა და სინთეზირებულია მწერების საწინააღმდეგო საშუალება, სამი ორგანოკატალიზატორი და ხელმძღვანელობდა ახალი ქრომოფორის აღმოჩენას. ChemCrow ეფექტური იყო სხვადასხვა ქიმიური ამოცანების ავტომატიზაციაში.
ორი არაორგანულიხელოვნური ინტელექტუალური სისტემები, მეცნიერები მდე ChemCrow აჩვენოს ავტონომიური დაგეგმვისა და ქიმიური ამოცანების განხორციელების შესაძლებლობები ცნობილი მოლეკულების სინთეზისთვის და ახალი მოლეკულების აღმოჩენისთვის. მათ აქვთ მოწინავე მსჯელობა, პრობლემების გადაჭრის და ექსპერიმენტული დიზაინის შესაძლებლობები, რაც გამოდგება ქიმიურ კვლევაში.
ხელოვნური ინტელექტის აგენტის ასეთი სისტემები შეიძლება გამოიყენონ არაექსპერტებმა ქიმიაში რუტინული ამოცანების შესასრულებლად, რაც ამცირებს ხარჯებს და ძალისხმევას. მათ ასევე აქვთ პოტენციალი დააჩქარონ ახალი მოლეკულების აღმოჩენა
***
წყაროები:
- ბოიკო, დ.ა., დაl 2023. ავტონომიური ქიმიური კვლევა დიდი ენობრივი მოდელებით. ბუნება 624, 570–578. გამოქვეყნებულია: 20 დეკემბერი 2023. DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0
- კარნეგი მელონის უნივერსიტეტის 2023 სიახლე - CMU-ის მიერ შექმნილი ხელოვნურად ინტელექტუალური მეცნიერი ახორციელებს სამეცნიერო აღმოჩენის ავტომატიზირებას. გამოქვეყნებულია 20 წლის 2023 დეკემბერს. ხელმისაწვდომია მისამართზე https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2023/december/cmu-designed-artificially-intelligent-coscientist-automates-scientific-discovery
- ქატო AM, et al 2023. ChemCrow: დიდენოვანი მოდელების გაზრდა ქიმიის ხელსაწყოებით. arXiv:2304.05376v5. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.05376
***
შესავალი ლექციები ხელოვნური ინტელექტის შესახებ:
***
