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EPFL、AIによる化学合成への飛躍

May, 31, 2024, Lausanne--EPFLの科学者は、有機合成や創薬などのタスクのための18の高度なツールを統合することで化学に革命をもたらす、大規模言語モデルベースのAIシステムChemCrowを導入した。ChemCrowは、化学研究における複雑なプロセスを合理化し、専門家と初心者の両方にとってより効率的になる。

化学は、その複雑なプロセスとイノベーションの大きな可能性を秘めており、常に自動化の課題となっている。従来の計算ツールは、その高度な機能にもかかわらず、その複雑さと操作に必要な専門知識のために、十分に活用されていないことがよくある。

今回、EPFLのPhilippe Schwallerのグループは、専門的に設計された18のツールを統合したAI、ChemCrowを開発し、化学研究内のタスクを前例のない効率でナビゲートし、実行できるようにした。「なぜカラス(crow)なのか不思議に思うかもしれない。カラスは道具を上手に使うことで知られているからだ」(Schwaller)。

ChemCrowは、Ph.D学生Andres BranとOliver Schilter(EPFL、NCCR Catalysis)が、FutureHouseおよびUniversity of RochesterのSam CoxとAndrew White教授と共同で開発した。

ChemCrowは、GPT-4などの大規模言語モデル(LLM)に基づいており、ツール統合のためにLangChainによって強化され、化学合成タスクを自律的に実行する。科学者たちは、インターネットベースの情報検索のためのWebSearch、科学文献抽出のためのLitSearch、化学分析のためのさまざまな分子および反応ツールなど、化学ですでに使用されている一連の専用ソフトウェアツールで言語モデルを強化した。

ChemCrowをこれらのツールと統合することで、研究チームは、防虫剤やさまざまな有機触媒の作成などの化学合成を自律的に計画、実行し、染料および顔料産業の基礎となる物質である新しい発色団の発見を支援した。

ChemCrowを際立たせているのは、構造化された推論プロセスを化学タスクに適応させて適用する能力。「このシステムは、計算機やデータベースにアクセスできる人間の専門家に類似しており、専門家の効率を向上させるだけでなく、より事実に基づいたものにする。ChemCrowの場合、幻覚を減らす」と、研究の筆頭著者Andres Camilo Marulanda Branは説明している。

ChemCrowはユーザからプロンプトを受け取り、タスクの解決方法を事前に計画し、関連するツールを選択し、各ステップの結果に基づいて戦略を繰り返し調整する。この系統的なアプローチにより、ChemCrowは理論に基づいて機能するだけでなく、実験室環境との実際の相互作用の実用的なアプリケーションにも基づいている。

ChemCrowは、複雑な化学知識とプロセスへのアクセスを一般化することで、ベテラン化学者が利用できるツールキットを増強しながら、非専門家の参入障壁を下げる。これにより、医薬品や材料科学などの研究開発が加速し、プロセスがより効率的で安全になる。
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