Autonomiczny robot odkrywa nieznane reakcje chemiczne

Robot sterowany sztuczną inteligencją z Instytutu Chemii Organicznej PAN odkrył cztery nieopisane dotąd reakcje chemiczne. Urządzenie samodzielnie prowadziło eksperymenty oraz analizowało ich wyniki, przyspieszając pracę naukowców.

Nowe narzędzie opracowano z myślą o przyspieszeniu poszukiwań w obszarze tzw. organokatalizy asymetrycznej. Jest to dziedzina chemii zajmująca się otrzymywaniem cząsteczek chiralnych przy użyciu katalizatorów organicznych.

Związki chiralne mogą występować w dwóch formach będących swoimi lustrzanymi odbiciami (to tzw. enancjomery), podobnie jak lewa i prawa dłoń. Choć obie formy mają takie same właściwości w środowisku niechiralnym, mogą odmiennie oddziaływać z cząsteczkami tworzącymi organizm człowieka, co ma ogromne znaczenie np. w projektowaniu leków. Wyzwaniem jest m.in. opracowanie metod selektywnego otrzymywania tylko jednej z lustrzanych odmian przy pominięciu tworzenia tej drugiej.

Sprawdzanie wyniku pojedynczej reakcji enancjoselektywnej dla danych warunków przez doświadczonego chemika przeważnie zajmuje kilka godzin. System stworzony w IChO PAN zautomatyzował ten proces. Konstrukcja opiera się na robocie do przenoszenia cieczy, który porusza się w trzech osiach. Urządzenie korzysta ze specjalnej igły połączonej ze zdalnie sterowaną pompą strzykawkową oraz reaktorów z wydrukowanymi w technologii 3D statywami na fiolki. System posiada także moduły umożliwiające chłodzenie i ogrzewanie próbek od -40°C do ok. 90°C.

– Stworzony przez nas robot sam przeprowadzał reakcje: mieszał ze sobą przygotowane wcześniej roztwory reagentów, a następnie analizował mieszaniny reakcyjne, określając nadmiar enacjomeryczny produktów. Używał przy tym modułu analitycznego opartego na chromatografii – powiedział PAP Patryk Klochowicz, doktorant z IChO PAN, który opracował rozwiązanie. Wynik opublikowano w „Nature Communications”.

Dzięki zastosowaniu dwóch takich modułów analitycznych naukowcy mogli analizować od 40 do 50 mieszanin reakcyjnych dziennie. Urządzenie pracowało bez przerwy, również w nocy i w weekendy.

AI uczy się prowadzić eksperymenty i samodzielnie podejmuje decyzje

W drugiej części pracy wyposażono robota w algorytm sztucznej inteligencji, który potrafi autonomicznie podejmować decyzje dotyczące warunków kolejnych eksperymentów. Głównym celem jego działań miało być ustalenie, czy dwie substancje w ogóle ze sobą reagują. Robot kontrolował temperaturę oraz czas prowadzenia reakcji i na podstawie wyników analiz chromatograficznych decydował, czy produkt powstał, wskazywał go i określał, czy jest chiralny.

Do sterowania robotem wykorzystano głębokie uczenie przez wzmocnienie (ang. deep reinforcement learning). Zanim system zaczął podejmować decyzje w laboratorium, przeszedł cyfrowe szkolenie – miał dostęp do dwóch środowisk symulujących przebieg reakcji chemicznych oraz wyniki rozdziałów chromatograficznych, uwzględniające analizy chiralne. Za wyniki w tych środowiskach agenci AI byli nagradzani. I tak trening pierwszego agenta wymagał 20 mln interakcji ze środowiskiem, a drugiego – 10 mln.

– Przeprowadzenie tego na żywo w laboratorium byłoby całkowicie niemożliwe. Kiedy agenci nauczyli się optymalnego zachowania w symulacji, przenieśliśmy ich na fizyczną platformę – wyjaśnił doktorant.

Naukowiec podkreśla, że automatyzacja oraz sztuczna inteligencja nie zastąpią badaczy w kreowaniu nowych kierunków naukowych.

– Złożoność chemii organicznej jest na tyle duża, że umiejętność abstrakcyjnego myślenia oraz ludzka intuicja w nadaniu kierunku badań pozostają niezastąpione. Niemniej jednak wiele aspektów pracy badawczej może być częściowo lub całkowicie zautomatyzowane. Liczbę teoretycznie możliwych do stworzenia cząsteczek organicznych o właściwościach potencjalnie przydatnych w projektowaniu leków szacuje się na 10^60, co przewyższa liczbę atomów w Układzie Słonecznym. Automatyzacja może pomóc w sprawniejszym badaniu tego obszaru – ocenił Klochowicz.

Artykuł „Reinforcement learning guided robotic platform that investigates and discovers asymmetric reactions” przeczytasz tutaj.

Źródło: naukawpolsce.pl/Ludwika Tomala

Czytaj także: AI i roboty wchodzą do laboratoriów farmaceutycznych