22 de diciembre de 2023 (Noticias de Nanowerk) Un sistema inteligente no orgánico diseñó, planificó y ejecutó por primera vez un experimento químico, informan investigadores de la Universidad Carnegie Mellon en la revista Naturaleza (“Investigación química autónoma con grandes modelos de lenguaje”).
Un sistema inteligente no orgánico ha realizado con éxito un experimento de química, demostrando un nuevo enfoque de la investigación científica.
El sistema, denominado Coscientist, aprovecha grandes modelos de lenguaje para agilizar el proceso experimental, mejorando la velocidad, la precisión y la eficiencia.
Las capacidades de Coscientist incluyen la planificación de síntesis químicas, el control de instrumentos de laboratorio automatizados y la utilización de una variedad de fuentes de datos para una resolución optimizada de problemas.
Esta innovación democratiza la investigación científica al brindar un acceso más amplio a tecnologías experimentales avanzadas a través de laboratorios controlados a distancia.
Las consideraciones éticas y las medidas de seguridad son parte integral del diseño del sistema, lo que garantiza el uso responsable de la IA en la experimentación científica.
Mientras validaban las partes de su sistema, los investigadores pidieron a Coscientist que dibujara una cruz roja, un rectángulo amarillo, coloreara cada dos filas y dibujara una diagonal azul en placas de 96 pocillos. (Imagen cortesía de los investigadores)
"El trabajo innovador del profesor Gomes y su equipo aquí no solo ha demostrado el valor de la experimentación con conducción autónoma, sino que también ha sido pionero en una forma novedosa de compartir los frutos de ese trabajo con la comunidad científica más amplia utilizando tecnología de laboratorio en la nube", dijo Brian Frezza. (SCS'05), cofundador y codirector ejecutivo de ECL.
Carnegie Mellon, en asociación con ECL, abrirá el primer laboratorio en la nube en una universidad a principios de 2024. El Laboratorio en la Nube de la Universidad Carnegie Mellon Se abre en una ventana nueva brindará a los investigadores de la universidad y a sus colaboradores acceso a más de 200 equipos. Gomes planea continuar desarrollando las tecnologías descritas en el artículo de Nature para usarlas con el Carnegie Mellon Cloud Lab y otros laboratorios autónomos en el futuro.
Coscientist también, en efecto, abre la “caja negra” de la experimentación. El sistema sigue y documenta cada paso de la investigación, haciendo que el trabajo sea totalmente rastreable y reproducible.
"Este trabajo muestra cómo dos herramientas emergentes en química (la inteligencia artificial y la automatización) pueden integrarse en una herramienta aún más poderosa", dice Kathy Covert, directora del programa de los Centros para la Innovación Química de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU., que apoyó este trabajo. "Sistemas como Coscientist permitirán nuevos enfoques para mejorar rápidamente la forma en que sintetizamos nuevas sustancias químicas, y los conjuntos de datos generados con esos sistemas serán confiables, replicables, reproducibles y reutilizables por otros químicos, magnificando su impacto".
Las preocupaciones de seguridad que rodean los LLM, especialmente en relación con la experimentación científica, son primordiales para Gomes. En la información de respaldo del artículo, el equipo de Gomes investigó la posibilidad de que la IA pudiera ser obligada a fabricar productos químicos peligrosos o sustancias controladas.
“Creo que las cosas positivas que la ciencia basada en la IA puede hacer superan con creces las negativas. Pero tenemos la responsabilidad de reconocer lo que podría salir mal y ofrecer soluciones y medidas de seguridad”, afirmó Gomes.
"Al garantizar el uso ético y responsable de estas poderosas herramientas, podemos continuar explorando el vasto potencial de los grandes modelos de lenguaje para avanzar en la investigación científica y al mismo tiempo mitigar los riesgos asociados con su mal uso", escribieron los autores en el artículo.
Puntos clave
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La investigación
“Anticipamos que los sistemas de agentes inteligentes para la experimentación científica autónoma traerán enormes descubrimientos, terapias imprevistas y nuevos materiales. Si bien no podemos predecir cuáles serán esos descubrimientos, esperamos ver una nueva forma de realizar investigaciones gracias a la asociación sinérgica entre humanos y máquinas”, escribió el equipo de investigación de Carnegie Mellon en su artículo. El sistema, llamado Coscientist, fue diseñado por el profesor asistente de Química e Ingeniería Química Gabe Gomes y los estudiantes de doctorado en ingeniería química Daniil Boiko y Robert MacKnight. Utiliza modelos de lenguaje grandes (LLM), incluidos GPT-4 de OpenAI y Claude de Anthropic, para ejecutar toda la gama del proceso experimental con un mensaje simple y en lenguaje sencillo. Por ejemplo, un científico podría pedirle a Coscientist que encuentre un compuesto con determinadas propiedades. El sistema rastrea Internet, datos de documentación y otras fuentes disponibles, sintetiza la información y selecciona un curso de experimentación que utiliza interfaces de programación de aplicaciones (API) robóticas. Luego, el plan experimental se envía y se completa mediante instrumentos automatizados. En definitiva, un ser humano que trabaje con el sistema puede diseñar y ejecutar un experimento de forma mucho más rápida, precisa y eficiente que un ser humano solo. "Más allá de las tareas de síntesis química demostradas por su sistema, Gomes y su equipo han sintetizado con éxito una especie de compañero de laboratorio hipereficiente", dice el director de la División de Química de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF), David Berkowitz. "Juntan todas las piezas y el resultado final es mucho más que la suma de sus partes: puede usarse para propósitos científicos genuinamente útiles". En concreto, en el artículo de Nature, el grupo de investigación demostró que Coscientist puede planificar la síntesis química de compuestos conocidos; buscar y navegar por la documentación de hardware; utilizar documentación para ejecutar comandos de alto nivel en un laboratorio automatizado llamado laboratorio en la nube; controlar los instrumentos de manipulación de líquidos; completar tareas científicas que requieren el uso de múltiples módulos de hardware y diversas fuentes de datos; y resolver problemas de optimización mediante el análisis de datos recopilados previamente. "El uso de LLM nos ayudará a superar una de las barreras más importantes para el uso de laboratorios automatizados: la capacidad de codificar", dijo Gomes. "Si un científico puede interactuar con plataformas automatizadas en lenguaje natural, abrimos el campo a mucha más gente". Esto incluye a los investigadores académicos que no tienen acceso a la instrumentación de investigación científica avanzada que normalmente sólo se encuentra en universidades e instituciones de primer nivel. Un laboratorio automatizado controlado remotamente, a menudo llamado laboratorio en la nube o laboratorio autónomo, brinda acceso a estos científicos, democratizando la ciencia.
Mientras validaban las partes de su sistema, los investigadores pidieron a Coscientist que dibujara una cruz roja, un rectángulo amarillo, coloreara cada dos filas y dibujara una diagonal azul en placas de 96 pocillos. (Imagen cortesía de los investigadores)
"El trabajo innovador del profesor Gomes y su equipo aquí no solo ha demostrado el valor de la experimentación con conducción autónoma, sino que también ha sido pionero en una forma novedosa de compartir los frutos de ese trabajo con la comunidad científica más amplia utilizando tecnología de laboratorio en la nube", dijo Brian Frezza. (SCS'05), cofundador y codirector ejecutivo de ECL.
Carnegie Mellon, en asociación con ECL, abrirá el primer laboratorio en la nube en una universidad a principios de 2024. El Laboratorio en la Nube de la Universidad Carnegie Mellon Se abre en una ventana nueva brindará a los investigadores de la universidad y a sus colaboradores acceso a más de 200 equipos. Gomes planea continuar desarrollando las tecnologías descritas en el artículo de Nature para usarlas con el Carnegie Mellon Cloud Lab y otros laboratorios autónomos en el futuro.
Coscientist también, en efecto, abre la “caja negra” de la experimentación. El sistema sigue y documenta cada paso de la investigación, haciendo que el trabajo sea totalmente rastreable y reproducible.
"Este trabajo muestra cómo dos herramientas emergentes en química (la inteligencia artificial y la automatización) pueden integrarse en una herramienta aún más poderosa", dice Kathy Covert, directora del programa de los Centros para la Innovación Química de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU., que apoyó este trabajo. "Sistemas como Coscientist permitirán nuevos enfoques para mejorar rápidamente la forma en que sintetizamos nuevas sustancias químicas, y los conjuntos de datos generados con esos sistemas serán confiables, replicables, reproducibles y reutilizables por otros químicos, magnificando su impacto".
Las preocupaciones de seguridad que rodean los LLM, especialmente en relación con la experimentación científica, son primordiales para Gomes. En la información de respaldo del artículo, el equipo de Gomes investigó la posibilidad de que la IA pudiera ser obligada a fabricar productos químicos peligrosos o sustancias controladas.
“Creo que las cosas positivas que la ciencia basada en la IA puede hacer superan con creces las negativas. Pero tenemos la responsabilidad de reconocer lo que podría salir mal y ofrecer soluciones y medidas de seguridad”, afirmó Gomes.
"Al garantizar el uso ético y responsable de estas poderosas herramientas, podemos continuar explorando el vasto potencial de los grandes modelos de lenguaje para avanzar en la investigación científica y al mismo tiempo mitigar los riesgos asociados con su mal uso", escribieron los autores en el artículo.
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- Fuente: https://www.nanowerk.com/news2/robotics/newsid=64310.php
