Yapay zekânın (YZ) ve büyük dil modellerinin (LLM) gücünden yararlanarak yeni kimyasal reaksiyonların sonuçlarını tahmin etmek için birçok girişimde bulunulmuştur. Ancak, bu modeller kütlenin korunumu yasası gibi temel fizik prensiplerine bağlı olmadığından, başarı sınırlı kalmıştır.

Şimdi, MIT'deki bir ekip, fiziksel kısıtlamaları tepki tahmin modellerine dahil etmenin bir yolunu buldu ve sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırdı.

Ders 86.png görseli
FlowER (Elektron Yeniden Dağılımı için Akış Eşleştirme) sistemi, elektronların hareketinin ayrıntılı bir şekilde izlenmesini sağlayarak hiçbir elektronun yapay olarak eklenmemesini veya kaybolmamasını sağlar. Fotoğraf: MIT News

20 Ağustos'ta Nature dergisinde yayımlanan çalışmanın ortak yazarları arasında Joonyoung Joung (şu anda Güney Kore'deki Kookmin Üniversitesi'nde yardımcı doçent), eski yazılım mühendisi Mun Hong Fong (şu anda Duke Üniversitesi'nde), kimya mühendisliği yüksek lisans öğrencisi Nicholas Casetti, doktora sonrası araştırmacı Jordan Liles, fizik öğrencisi Ne Dassanayake ve baş yazar, 1957'de Kimya Mühendisliği Bölümü ve Elektrik Bilimi ve Mühendisliği Bölümü'nde Kariyer Geliştirme Profesörü olan Connor Coley yer alıyor.

Tepki tahmini neden önemlidir?

Joung, "Bir reaksiyonun sonucunu tahmin etmek çok önemli bir görev," diye açıklıyor. Örneğin, yeni bir ilaç yapmak istiyorsanız, "onu nasıl sentezleyeceğinizi bilmeniz gerekir. Bu da, bir dizi başlangıç ​​malzemesinden hangi ürünlerin ortaya çıkma olasılığının yüksek olduğunu bilmeyi gerektirir."

Daha önceki girişimlerde genellikle sadece girdi ve çıktı verilerine bakılmış, ara adımlar ve kütlenin doğal olarak yaratılamaması veya kaybedilememesi gibi fiziksel kısıtlamalar göz ardı edilmiştir.

Joung, ChatGPT gibi LLM'lerin araştırmalarda bir miktar başarı elde etmiş olsalar da, sonuçlarının fizik yasalarına uygun olmasını sağlayacak bir mekanizmadan yoksun olduklarını belirtiyor. "'Jetonları' (atomları temsil eden) korumadan, LLM'ler reaksiyonda keyfi olarak atomlar yaratacak veya yok edecekler," diyor. "Bu, bilimden çok simyaya benziyor."

FlowerER Çözümü: Eski platforma dayalı, yeni teknolojiye uygulanmış

Bunu aşmak için ekip, kimyager Ivar Ugi tarafından 1970'lerde geliştirilen bir yöntemi, yani reaksiyondaki elektronları temsil eden bağ-elektron matrisini kullandı.

Bunun üzerine, elektronların hareketinin ayrıntılı bir şekilde izlenmesine olanak tanıyan ve hiçbir elektronun yapay olarak eklenmemesini veya kaybolmamasını sağlayan FlowER (Elektron Yeniden Dağılımı için Akış Eşleştirme) programını geliştirdiler.

Bu matris, bir bağı veya bir çift serbest elektronu temsil etmek için sıfırdan farklı bir değer, tersi için ise sıfır kullanır. Fong, "Bu, hem atomu hem de elektronu korumamızı sağlar," diye açıklıyor. Bu, kütle korunumunu modele dahil etmenin anahtarıdır.

Erken ama ümit verici kanıtlar

Coley'e göre mevcut sistem sadece bir gösteri; "akış eşleştirme" yönteminin kimyasal reaksiyonları tahmin etmede oldukça uygun olduğunu gösteren bir kavram kanıtı.

Bir milyondan fazla kimyasal reaksiyondan (ABD Patent Ofisi'nden toplanan) elde edilen verilerle eğitilmesine rağmen, veri tabanında hala metal ve katalitik bazlı reaksiyonlara ilişkin bilgiler bulunmuyor.

Coley, "Sistemin reaksiyon mekanizmasını güvenilir bir şekilde tahmin edebilmesinden heyecan duyuyoruz," dedi. "Kütleyi ve elektronları koruyor, ancak önümüzdeki yıllarda sağlamlığı genişletmenin ve iyileştirmenin kesinlikle yolları var."

Model artık GitHub'da herkese açık. Coley, bunun tepkiselliği değerlendirmek ve tepki haritaları oluşturmak için faydalı bir araç olacağını umuyor.

Açık veri kaynakları ve geniş uygulama potansiyeli

Fong, "Modelden verilere, Joung tarafından oluşturulan ve reaksiyonun bilinen mekanik adımlarını ayrıntılı olarak açıklayan önceki veri setine kadar her şeyi kamuoyuna açıkladık" dedi.

Ekip, FlowER'ın standart mekanizmaları bulmada mevcut yöntemlere eşdeğer veya onları aşabileceğini ve daha önce görülmemiş reaksiyon sınıflarına genelleme yapabileceğini belirtiyor. Potansiyel uygulama alanları arasında farmasötik kimya, malzeme keşfi , yangın araştırmaları, atmosfer kimyası ve elektrokimyasal sistemler yer alıyor.

Coley, diğer sistemlerle karşılaştırıldığında şunları belirtiyor: "Kullandığımız mimari seçimle, doğruluğu korurken veya biraz iyileştirirken geçerlilik ve bütünlükte kuantum sıçraması gerçekleştiriyoruz."

Coley, modelin benzersiz yanının, mekanizmalar "icat etmemesi", bunun yerine patent literatüründen elde edilen deneysel verilere dayanarak çıkarımlarda bulunması olduğunu söylüyor. "Deneysel verilerden mekanizmalar çıkarıyoruz; bu, daha önce hiç bu ölçekte yapılmamış ve paylaşılmamış bir şey."

Sonraki adım

Ekip, modelin metaller ve kataliz konusundaki anlayışını genişletmeyi planlıyor. Coley, "Henüz yüzeyi çizdik," diye itiraf ediyor.

Uzun vadede, sistemin yeni karmaşık reaksiyonların keşfedilmesine ve daha önce bilinmeyen mekanizmalara ışık tutmaya yardımcı olabileceğine inanıyor. "Uzun vadeli potansiyeli çok büyük, ancak bu sadece bir başlangıç."

Araştırma, İlaç Keşfi ve Sentezi için Makine Öğrenmesi konsorsiyumu ve ABD Ulusal Bilim Vakfı (NSF) tarafından desteklendi.

(Kaynak: MIT)

Source: https://vietnamnet.vn/moi-hinh-ai-moi-du-doan-phan-ung-hoa-hoc-chinh-xac-nho-bao-toan-khoi-luong-2444232.html