Automatisation de la découverte scientifique : le coscientifique en IA de Carnegie Mellon transforme le travail en laboratoire

par Klaus Müller
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AI-driven Chemistry

Automatisation de la découverte scientifique : le coscientifique en IA de Carnegie Mellon révolutionne le travail en laboratoire

Le système d'IA révolutionnaire de l'Université Carnegie Mellon, connu sous le nom de Coscientist, a marqué le début d'une nouvelle ère de recherche scientifique en menant de manière autonome des expériences chimiques. En exploitant la puissance de grands modèles de langage et en automatisant le processus expérimental, Coscientist a non seulement amélioré considérablement l'efficacité, mais a également rendu la recherche scientifique plus accessible, tout en donnant la priorité à la sécurité et aux pratiques éthiques. Cette réalisation représente une étape monumentale dans le domaine de l’exploration scientifique basée sur l’IA.

Dans un exploit remarquable, Coscientist, un système intelligent non organique, a réussi à orchestrer des réactions chimiques complexes, dont certaines ont valu une reconnaissance Nobel. Cette réalisation est documentée dans le numéro du 21 décembre de la prestigieuse revue Nature, marquant la première fois qu'une entité d'intelligence artificielle a conceptualisé, planifié et exécuté une expérience chimique.

L'équipe de recherche de Carnegie Mellon envisage un avenir dans lequel les systèmes d'agents intelligents destinés à l'expérimentation scientifique autonome donneront lieu à de profondes découvertes, à des thérapies imprévues et à la création de nouveaux matériaux. Même si les résultats spécifiques de ces découvertes restent incertains, la synergie collaborative entre les humains et les machines promet de remodeler le paysage de la recherche scientifique.

Coscientist : la fusion de l'IA et de la chimie

Coscientist, développé par le professeur adjoint de chimie et de génie chimique Gabe Gomes, ainsi que par les doctorants Daniil Boiko et Robert MacKnight, exploite de grands modèles de langage, notamment GPT-4 d'OpenAI et Claude d'Anthropic, pour rationaliser l'ensemble du processus expérimental grâce à des invites en langage naturel.

Par exemple, un scientifique peut simplement demander à Coscientist d’identifier un composé doté de propriétés spécifiques. Le système parcourt ensuite les ressources en ligne, les référentiels de données et la documentation pertinente, synthétise les informations et élabore un plan expérimental. Ce plan est ensuite exécuté par des instruments automatisés. Essentiellement, Coscientist permet aux chercheurs de concevoir et de mener des expériences avec une rapidité, une précision et une efficacité remarquables, dépassant les capacités des chercheurs humains individuels.

David Berkowitz, directeur de la division chimie de la National Science Foundation (NSF), a salué les capacités du système, soulignant sa capacité à agir comme un partenaire de laboratoire extraordinairement efficace. Coscientist rassemble non seulement des éléments disparates, mais s'avère également inestimable à de véritables fins scientifiques, illustrant son utilité multiforme.

Dans leur publication Nature, le groupe de recherche a présenté la capacité de Coscientist à planifier la synthèse chimique de composés connus, à naviguer dans la documentation matérielle, à s'interfacer avec des laboratoires cloud automatisés, à contrôler les équipements de manipulation de liquides, à effectuer des tâches scientifiques complexes couvrant plusieurs modules matériels et sources de données, et à résoudre l'optimisation. défis en analysant les données recueillies précédemment.

Élargir l'accès à la recherche scientifique avancée

Gabe Gomes souligne que l'intégration de grands modèles de langage facilite l'accès aux laboratoires automatisés, éliminant ainsi l'un des principaux obstacles : la maîtrise du codage. Permettre aux scientifiques d’interagir avec des plateformes automatisées utilisant le langage naturel promet de démocratiser la science, en étendant sa portée aux chercheurs universitaires qui n’ont peut-être pas accès à l’infrastructure de recherche de pointe que l’on trouve généralement dans les institutions d’élite.

Collaboration et efforts futurs

La collaboration de Carnegie Mellon avec Emerald Cloud Lab (ECL), fondé par Ben Kline, ancien élève de Carnegie Mellon, démontre l'efficacité de Coscientist dans la conduite d'expériences dans des laboratoires robotiques automatisés. Ce travail révolutionnaire souligne non seulement le potentiel de l’expérimentation de la conduite autonome, mais introduit également des méthodes innovantes de partage des résultats de la recherche avec la communauté scientifique au sens large grâce à la technologie des laboratoires cloud.

Début 2024, Carnegie Mellon, en partenariat avec l'ECL, inaugurera le premier laboratoire cloud universitaire, permettant aux chercheurs d'accéder à plus de 200 équipements scientifiques. Gabe Gomes prévoit de faire progresser davantage les technologies décrites dans le document Nature pour une utilisation au sein du Carnegie Mellon Cloud Lab et d'autres laboratoires autonomes à l'avenir.

Améliorer la traçabilité et la reproductibilité de la recherche

Coscientist introduit un niveau accru de transparence dans l'expérimentation scientifique en documentant méticuleusement chaque étape du processus de recherche. Cet engagement en faveur de la traçabilité et de la reproductibilité garantit que les travaux de recherche peuvent être facilement vérifiés et reproduits, amplifiant ainsi leur impact au sein de la communauté scientifique.

Répondre aux problèmes de sécurité et d’éthique

Les préoccupations en matière de sécurité sont primordiales dans le domaine de l'expérimentation scientifique basée sur l'IA, et l'équipe de Gabe Gomes a pris des mesures proactives pour atténuer les dangers potentiels. Ils ont rigoureusement examiné la vulnérabilité du système à la coercition dans la production de produits chimiques dangereux ou de substances contrôlées.

Tout en reconnaissant le vaste potentiel de la science basée sur l’IA, les chercheurs soulignent l’importance d’une utilisation éthique et responsable de ces outils puissants. Ce faisant, ils entendent exploiter les capacités des grands modèles linguistiques pour faire progresser la recherche scientifique tout en minimisant les risques associés à leur mauvaise utilisation.

Référence : « Capacités de recherche scientifique autonomes de grands modèles de langage » publié dans Nature le 20 décembre 2023 (DOI : 10.1038/s41586-023-06792-0).

Cette recherche a reçu le soutien de l’Université Carnegie Mellon, de son Mellon College of Science, de son College of Engineering et de ses départements de chimie et de génie chimique. Les études supérieures de Daniil Boiko ont été soutenues par le Centre de synthèse chimioenzymatique de la National Science Foundation (NSF) (2221346), et les études supérieures de Robert MacKnight ont reçu le soutien du Centre de synthèse assistée par ordinateur de la NSF (2202693).

Foire aux questions (FAQ) sur la chimie basée sur l'IA

Qu’est-ce que Coscientist et à quoi sert-il ?

Coscientist est un système d'IA développé par l'Université Carnegie Mellon qui mène de manière autonome des expériences chimiques complexes. Il utilise de grands modèles de langage pour rationaliser le processus expérimental, rendant ainsi la recherche scientifique plus efficace et plus accessible.

Qu’est-ce qui rend les réalisations de Coscientist révolutionnaires ?

Coscientist est le premier système intelligent non organique capable de concevoir, planifier et exécuter des expériences chimiques, marquant ainsi une étape importante dans la recherche scientifique basée sur l'IA.

Comment fonctionne Coscientist ?

Les chercheurs peuvent communiquer avec Coscientist à l’aide d’invites en langage naturel. Il parcourt les ressources en ligne, synthétise les informations et conçoit des plans expérimentaux exécutés par des instruments automatisés. Cette approche accélère la recherche et améliore la précision.

Quels sont les avantages d’utiliser Coscientist ?

Coscientist accélère non seulement la recherche, mais démocratise également l'accès à la recherche scientifique avancée, la rendant accessible à un plus large éventail de chercheurs. Il améliore la traçabilité et la reproductibilité de la recherche, garantissant ainsi la transparence.

Quel est l’avenir de la recherche scientifique basée sur l’IA avec des systèmes comme Coscientist ?

L’intégration de l’IA et de l’automatisation dans la recherche scientifique est extrêmement prometteuse pour des progrès rapides en chimie et dans d’autres domaines. Il souligne également l’importance d’une utilisation éthique et responsable des outils d’IA dans la recherche.

Y a-t-il un risque associé à l’utilisation de Coscientist ?

La sécurité est une préoccupation primordiale et l’équipe de recherche derrière Coscientist a pris des mesures pour atténuer les dangers potentiels, garantissant ainsi une utilisation responsable de l’IA dans les expérimentations scientifiques.

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