AI 自律化学合成ロボット: 化学発見のスピードを刷新し、精度と革新性で人間の化学者を超える

編集者 |ただし、現在の研究のほとんどは小規模反応に焦点を当てており、スケールアップにはさまざまな技術の統合が必要であり、最適化のために多くの試行錯誤が必要となる場合があります。

複雑な光触媒反応条件の効率的な最適化のニーズに応えて、アムステルダム大学ヴァントホフ分子科学研究所のティモシー ノエル教授のチーム (

UvA

)人工知能による機械学習ユニットを統合した自律型化学合成ロボットを開発しました。 「RoboChem」と呼ばれるこのデスクトップ デバイスは、スピードと正確さの点で人間の化学者を上回り、高いレベルの創意工夫を実現します。

#RoboChem: 光触媒変換の自己最適化、強化、増幅のためのベンチトップ ロボット プラットフォーム。 (出典: 論文)

研究によると、RoboChem は正確で信頼できる化学者であり、さまざまな反応を効率的に実行でき、廃棄物の生成を最小限に抑えることができます。 RoboChem の存在により、医薬品やその他の分野における化学分子の発見が大幅に加速されました。

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するロボットです。ノエル氏によると、このロボットは通常、博士課程の学生が数カ月かかるような約10～20分子の合成を1週間で最適化できるという。このロボットは、最適な反応条件を提供するだけでなく、スケールアップのための設定も提供するため、製薬業界のサプライヤーに直接関連する量を生産できるようになります。

関連研究は「流れにおける光触媒の自動化された自己最適化、強化、およびスケールアップ」というタイトルで、2024 年 1 月 26 日に「Science」に掲載されました。

論文リンク: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adj1817

RoboChem の「Brain」

ノエルのチームの専門知識は、連続的に流れる流体中での化学反応の技術である「フローケミストリー」です。小型で柔軟なパイプ システムは、ビーカー、フラスコ、その他の従来の化学ツールに代わるものです。

RoboChem では、ロボットニードルが出発原料を注意深く収集し、0.5 ミリリットル強の少量で混合します。次に、それらは配管システムを通って反応器に流れます。そこでは、強力な 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。

その後、プロセスは自動 NMR 分光計に進み、変換された分子を特定します。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。

「これがロボケムの頭脳です」とノエルは言いました。 「人工知能を使用して情報を処理します。機械学習アルゴリズムを使用して、実行する反応を自律的に決定します。常に最良の結果を目指し、化学の理解を継続的に向上させます。」

#ロボットニードルサンプラーは、正確な量のさまざまな試薬を選択し、それらを巧みに混合して反応溶液を作成します。 (出典: UvA)

印象的な創意工夫

グループは、RoboChem の結果を実証するために多大な努力を注ぎました。論文に含まれるすべての分子は手作業で単離され、検査されました。ノエルさんは、このシステムの独創性に感銘を受けたと語った。

「私は 10 年以上光触媒に取り組んできました。それでも、RoboChem は私が予測できなかった結果を示します。たとえば、非常に少ない光を必要とする反応を発見しました。時には頭を悩ませなければなりません。 . 正確に何をするのかを理解しようとしています。そして、あなたは疑問に思います: 私たちも同じことをするでしょうか? 振り返ってみると、ロボケムのロジックがわかります。しかし、私たち自身で同じ結果が得られるとは思えません。少なくとも、それほど早くは得られません。 」。

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。

「ケースの約 80% で、このシステムはより良い収量をもたらしました。残りの 20% については、結果は同様でした。」と Noël 氏は言いました。 「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 基於流動化學原理。反應在僅 650 微升的體積中進行，流經小管。 （資料來源：UvA）

人工智慧在化學領域取得突破

#Noël 表示，RoboChem 和其他「電腦化」化學的相關性還在於產生高品質數據，這將有利於人工智慧的未來使用。

「在傳統的化學發現中，僅對少數分子進行徹底研究。然後將結果外推到看似相似的分子。RoboChem 產生了一個完整而全面的數據集，其中獲得每個分子的所有相關參數。這提供了更多的見解。」

另一個特點是系統也記錄「負面」資料。在目前的科學實踐中，大多數發表的數據僅反映成功的實驗。 「失敗的實驗也提供了相關數據，」Noël 說。

「但這只能在研究人員手寫的實驗室筆記中找到。這些筆記尚未發表，因此無法用於人工智慧驅動的化學。RoboChem 也將改變這一點。我毫不懷疑，如果你想用人工智慧在化學領域取得突破，你將需要這些類型的機器人。」

參考：https://phys.org/news/2024-01-autonomous-synthesis-robot-ai -chemical.html 

以上がAI 自律化学合成ロボット: 化学発見のスピードを刷新し、精度と革新性で人間の化学者を超えるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。