アムステルダム大学の化学研究者らは、「RoboChem」と名付けられた人工知能機械学習システムを搭載した自動化学合成ロボットを開発した。このコンパクトな実験器具は、スピードと精度において人間の化学者を超え、同時に高度な創意工夫を発揮します。この種のものとしては初めてのものとして、医薬品や他の多くの用途のための分子の化学的発見を大幅に加速することができ、RoboChem からの最初の結果は最近サイエンス誌に掲載されました。
RoboChem は、バージニア大学ヴァント ホフ分子科学研究所のティモシー ノエル教授の研究グループによって開発されました。彼らの論文は、RoboChem が最小限の廃棄物を発生させながらさまざまな反応を実行できる正確で信頼できる化学者であることを示しています。このシステムは 24 時間自律的に動作し、迅速かつ精力的に結果を提供します。
「1 週間以内に、博士課程の学生であれば数か月かかるであろう約 10 ～ 20 個の分子の合成を最適化することができました」と Noël 氏は言います。 「ロボットは最適な反応条件を取得するだけでなく、スケールアップのためのセットアップも提供します。これは、製薬業界のサプライヤーに直接関係する量を生産できることを意味します。」
ノエルの研究グループは、ビーカー、フラスコ、その他の従来の化学ツールを柔軟な小さなチューブ システムに置き換える新しい化学アプローチであるフローケミストリーを専門としています。 RoboChem では、機械ニードルが出発原料を慎重に収集し、0.5 ミリリットル強の少量で混合します。
これらはその後、配管システムを通って反応器に流れます。そこでは、高出力 LED からの光が反応混合物中の光触媒を活性化し、分子変換を引き起こします。次に、オプティカル フローは自動 NMR 分光計に続き、変換された分子を識別します。このデータは、RoboChem を制御するコンピューターにリアルタイムでフィードバックされます。
「これは RoboChem の頭脳です。人工知能を使用して情報を処理します。どの反応を実行するかを自律的に決定する機械学習アルゴリズムを使用します。常に最良の結果を目指し、化学の理解を常に改善しています」とノエル氏は言います。
RoboChem の結果を確認するために、研究チームは多大な努力をしました。科学論文に含まれるすべての分子は手動で単離され、検査されました。
ノエル氏は、このシステムの創意工夫に感銘を受けたと述べた。「私は10年以上光触媒の研究に取り組んできました。それにもかかわらず、ロボケムは私が予測できなかった結果を示しました。たとえば、非常に少ない光を必要とする反応が見つかりました。時々頭をかいて、それが正確に何をするのか疑問に思うことがあります。そして、同じことを私たちも行うだろうかと考えますか?今振り返ると、あなたはロボケムのロジックを理解しています。しかし、私たち自身で同じ結果を達成できたかどうかは疑問です。少なくとも。そんなに早くないよ』
研究者らはまた、RoboChem を使用して、ランダムに選択された 4 つの論文で以前に発表された研究結果を再現しました。次に、Robochem が同等以上の結果をもたらしたかどうかを判断しました。約 80% の確率で、システムはより良い結果をもたらしました。ノエル氏は、「残りの 20% のケースでは、結果は同様でした。」このことから、AI 支援手法が最も広い意味での化学発見に利益をもたらすことに疑いの余地はありません。 」
RoboChem やその他の「コンピューター化された」化学の目的は、将来の人工知能の応用に役立つ高品質のデータを生成することでもあります。従来の化学発見では、少数の分子のみが詳細に研究されます。次に、結果は一見類似した分子に外挿されます。 RoboChem によって生成されたデータセットは完全かつ包括的であり、各分子に関連するすべてのパラメーターが利用可能です。これにより、より多くの洞察が得られます。
もう 1 つの特徴は、RoboChem システムが「ネガティブ」データも記録できることです。現在の科学実践では、ほとんどの公開データは成功した実験のみを反映しています。失敗した実験からも関連データが得られる可能性があります。しかし、このデータは研究者の手書きの実験ノートでのみ見つけることができます。これらのデータは公開されていないため、AI 主導の化学研究には使用できませんが、RoboChem はこれを変更します。
コンパイルされたソース: ScitechDaily