AI 자율 화학 합성 로봇: 화학 발견 속도를 획기적으로 높이고 정확성과 혁신에서 인간 화학자를 능가합니다.

편집자 | 그러나 현재 대부분의 연구는 소규모 반응에 초점을 맞추고 있는 반면, 규모를 확대하려면 다양한 기술의 통합이 필요하며 최적화를 위해 많은 시행착오가 필요할 수 있습니다.

복잡한 광촉매 반응 조건의 효율적인 최적화 필요성에 부응하여 네덜란드 암스테르담 대학 반트호프 분자과학연구소(

)의 티모시 노엘 교수팀은 통합 인공 지능 기반 기계 학습 유닛을 위한 자율 화학 합성 로봇. "RoboChem"이라고 불리는 이 데스크톱 장치는 속도와 정확성 면에서 인간 화학자를 능가하며 높은 수준의 독창성을 보유하고 있습니다.

RoboChem: 광촉매 변환의 자체 최적화, 강화 및 증폭을 위한 벤치탑 로봇 플랫폼입니다. (출처: Paper)

시스템은 24시간 내내 자율적으로 작동하여 빠르고 지치지 않고 결과를 제공하는 로봇입니다. 노엘은 일주일 안에 로봇이 약 10~20개의 분자 합성을 최적화할 수 있다고 말하는데, 이는 일반적으로 박사 과정 학생이 몇 달이 걸리는 작업입니다. 최적의 반응 조건을 제공하는 것 외에도 로봇은 규모 확대를 위한 설정도 제공하므로 제약 산업 공급업체와 직접 관련된 수량을 생산할 수 있습니다.

관련 연구는 "흐름에서 광촉매의 자동화된 자체 최적화, 강화 및 확장"이라는 제목으로 2024년 1월 26일 "Science"에 게재되었습니다.

논문 링크: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adj1817

Noël 팀의 전문 기술은 "유동 화학"이며, 화학 반응 기술입니다. 연속적으로 흐르는 유체에서 수행됩니다. 작고 유연한 파이프 시스템은 비커, 플라스크 및 기타 기존 화학 도구를 대체합니다.

RoboChem에서는 로봇 바늘이 출발 물질을 조심스럽게 수집하여 0.5밀리리터가 조금 넘는 소량으로 혼합합니다. 그런 다음 배관 시스템을 통해 반응기로 흐릅니다. 그곳에서 강력한 LED의 빛은 반응 혼합물의 광촉매를 활성화하여 분자 변형을 촉발합니다.

이 과정은 자동화된 NMR 분광계로 계속 진행되어 변환된 분자를 식별합니다. 이 데이터는 RoboChem을 제어하는 ​​컴퓨터에 실시간으로 피드백됩니다.

“이것이 RoboChem의 핵심입니다.”라고 Noël은 말합니다. "인공 지능을 사용하여 정보를 처리합니다. 우리는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수행할 반응을 자율적으로 결정합니다. 항상 최상의 결과를 목표로 하며 화학에 대한 이해를 지속적으로 향상시킵니다.

로봇 바늘 샘플러는 정확한 수량을 선택합니다." 다양한 시약을 능숙하게 혼합하여 반응 용액을 만듭니다. (출처: UvA)

팀은 로보켐의 결과를 확인하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 논문에 포함된 모든 분자는 수동으로 분리되어 검사되었습니다. Noël은 시스템의 독창성에 깊은 인상을 받았다고 말했습니다.

"저는 10년 넘게 광촉매 연구를 해왔습니다. 그런데도 로보켐은 제가 예측할 수 없었던 결과를 보여줍니다. 예를 들어 빛이 거의 필요하지 않은 반응을 찾아냈습니다. 때로는 머리를 긁적이며 알아내야 할 때도 있습니다. .그것은 무엇을 합니까? 그리고 당신은 궁금합니다: 우리도 같은 일을 할 것인가? 되돌아보면 RoboChem의 논리를 볼 수 있지만 우리 스스로도 같은 결과를 얻을 수 있을지 의심스럽습니다. 아니면 적어도 그렇게 빨리 얻을 수는 없을 것입니다."

연구원들은 또한 RoboChem을 사용하여 무작위로 선택된 4개의 논문에서 이전에 발표된 연구를 복제했습니다. 그런 다음 Robochem이 동일하거나 더 나은 결과를 생성하는지 여부를 결정했습니다.

"약 80%의 경우 시스템이 더 나은 수율을 보였습니다. 나머지 20%의 경우에도 결과는 비슷했습니다."라고 Noël은 말합니다. "이것은 AI 지원 방법이 가장 넓은 의미에서 화학적 발견에 도움이 될 것이라는 데 의심의 여지가 없습니다."

화학의 인공지능 혁신

RoboChem과 기타 "컴퓨터화된" 화학의 관련성은 고품질 데이터의 생성이기도 하며, 이는 향후 인공 지능 사용에 도움이 될 것이라고 Noël은 말했습니다.

"전통적인 화학 발견에서는 소수의 분자만 철저하게 연구됩니다. 그런 다음 결과는 겉보기에 유사해 보이는 분자로 추정됩니다. RoboChem은 각 분자에 대해 모든 관련 매개변수를 얻는 완전하고 포괄적인 데이터 세트를 생성합니다. 이는 더 많은 통찰력을 제공합니다.

또 다른 특징은 시스템이 "부정적인" 데이터도 기록한다는 것입니다. 현재 과학 실무에서 발표된 대부분의 데이터는 성공적인 실험만을 반영합니다. "실패한 실험도 관련 데이터를 제공합니다"라고 Noel은 말했습니다.

“그러나 이것은 연구자들이 손으로 쓴 실험실 노트에서만 찾을 수 있습니다. 이 노트는 아직 출판되지 않았으므로 AI 기반 화학에 사용할 수 없습니다. 인공지능 지능이 화학 분야에서 획기적인 발전을 이루려면 이런 종류의 로봇이 필요할 것입니다."

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