Cientista artificialmente inteligente automatiza descobertas científicas

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O assistente de laboratório totalmente automatizado projetou e executou um experimento pela primeira vez.

Pela primeira vez, um sistema inteligente não orgânico projetou, planejou e executou um experimento químico, informam pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon na revista Nature.

“Prevemos que os sistemas de agentes inteligentes para experimentação científica autônoma trarão descobertas extraordinárias, terapias imprevistas e novos materiais. Embora não possamos prever quais serão essas descobertas, esperamos ver uma nova maneira de conduzir pesquisas proporcionada pela parceria sinérgica entre humanos e máquinas”, escreveu a equipe de pesquisa da Carnegie Mellon em seu artigo

O sistema, chamado Coscientist, foi projetado pelo professor assistente de química e engenharia química Gabe Gomes e pelos estudantes de doutorado em engenharia química Daniil Boiko e Robert MacKnight. Ele usa modelos de linguagem ampla (LLMs), incluindo o GPT-4 da OpenAI e o Claude da Anthropic, para executar toda a gama do processo experimental com um prompt simples e de linguagem clara.

Por exemplo, um cientista pode solicitar ao Coscientist que encontre um composto com determinadas propriedades. O sistema vasculha a Internet, dados de documentação e outras fontes disponíveis, sintetiza as informações e seleciona um curso de experimentação que usa interfaces de programação de aplicativos (APIs) robóticas. O plano experimental é então enviado e concluído por instrumentos automatizados. Ao todo, um ser humano que trabalha com o sistema pode projetar e executar um experimento com muito mais rapidez, precisão e eficiência do que um ser humano sozinho.

“Além das tarefas de síntese química demonstradas por seu sistema, Gomes e sua equipe conseguiram sintetizar com sucesso uma espécie de parceiro de laboratório hipereficiente”, afirma David Berkowitz, diretor da Divisão de Química da National Science Foundation (NSF). “Eles juntaram todas as peças e o resultado final é muito mais do que a soma de suas partes – ele pode ser usado para fins científicos genuinamente úteis.”

Especificamente, no artigo da Nature, o grupo de pesquisa demonstrou que o Coscientist pode planejar a síntese química de compostos conhecidos; pesquisar e navegar na documentação de hardware; usar a documentação para executar comandos de alto nível em um laboratório automatizado chamado de laboratório em nuvem; controlar instrumentos de manuseio de líquidos; concluir tarefas científicas que exigem o uso de vários módulos de hardware e diversas fontes de dados; e resolver problemas de otimização analisando dados coletados anteriormente.

“O uso de LLMs nos ajudará a superar uma das barreiras mais significativas para o uso de laboratórios automatizados: a capacidade de codificar”, disse Gomes. “Se um cientista puder interagir com plataformas automatizadas em linguagem natural, abriremos o campo para muito mais pessoas.”

Isso inclui pesquisadores acadêmicos que não têm acesso à instrumentação de pesquisa científica avançada, normalmente encontrada apenas em universidades e instituições de primeira linha. Um laboratório automatizado com controle remoto, geralmente chamado de laboratório em nuvem ou laboratório autônomo, oferece acesso a esses cientistas, democratizando a ciência.

Os pesquisadores da Carnegie Mellon fizeram uma parceria com Ben Kline do Emerald Cloud Lab (ECL), uma instalação de pesquisa operada remotamente, fundada por ex-alunos da Carnegie Mellon, que lida com todos os aspectos do trabalho diário do laboratório, para demonstrar que o Coscientist pode ser usado para executar experimentos em um laboratório robótico automatizado.

O sistema conhecido como Coscientist foi projetado por Gomes e pelos estudantes de doutorado em engenharia química Robert MacKnight (esquerda) e Daniil Boiko (direita).

 

“O trabalho inovador do professor Gomes e de sua equipe aqui não só demonstrou o valor da experimentação autônoma, mas também foi pioneiro em um novo meio de compartilhar os frutos desse trabalho com a comunidade científica mais ampla usando a tecnologia de laboratório em nuvem”, disse Brian Frezza, cofundador e co-CEO da ECL.

A Carnegie Mellon, em parceria com a ECL, abrirá o primeiro laboratório em nuvem em uma universidade no início de 2024. O Carnegie Mellon University Cloud Lab dará aos pesquisadores da universidade e seus colaboradores acesso a mais de 200 equipamentos. Gomes planeja continuar a desenvolver as tecnologias descritas no artigo da Nature para serem usadas com o Carnegie Mellon Cloud Lab e outros laboratórios autônomos no futuro.

O Coscientist também abre, de fato, a “caixa preta” da experimentação. O sistema acompanha e documenta cada etapa da pesquisa, tornando o trabalho totalmente rastreável e reproduzível.

“Esse trabalho mostra como duas ferramentas emergentes em química – IA e automação – podem ser integradas em uma ferramenta ainda mais poderosa”, diz Kathy Covert, diretora do programa Centros de Inovação Química da Fundação Nacional de Ciências dos EUA, que apoiou esse trabalho. “Sistemas como o Coscientist permitirão novas abordagens para melhorar rapidamente a forma como sintetizamos novos produtos químicos, e os conjuntos de dados gerados com esses sistemas serão confiáveis, replicáveis, reproduzíveis e reutilizáveis por outros químicos, ampliando seu impacto.”

As preocupações com a segurança em torno dos LLMs, especialmente em relação à experimentação científica, são fundamentais para Gomes. Nas informações de apoio do artigo, a equipe de Gomes investigou a possibilidade de a IA ser coagida a produzir produtos químicos perigosos ou substâncias controladas.

“Acredito que as coisas positivas que a ciência viabilizada pela IA pode fazer superam em muito as negativas. Mas temos a responsabilidade de reconhecer o que pode dar errado e oferecer soluções e proteções contra falhas”, disse Gomes.

“Ao garantir o uso ético e responsável dessas ferramentas poderosas, podemos continuar a explorar o vasto potencial dos modelos de linguagem ampla no avanço da pesquisa científica e, ao mesmo tempo, mitigar os riscos associados ao seu uso indevido”, escreveram os autores no artigo.

Esta pesquisa foi apoiada pela Universidade Carnegie Mellon, sua Faculdade de Ciências Mellon, Faculdade de Engenharia e Departamentos de Química e Engenharia Química; os estudos de pós-graduação de Boiko foram apoiados pelo Centro de Síntese Quimioenzimática da National Science Foundation (NSF) (2221346) e os estudos de pós-graduação de MacKnight foram apoiados pelo Centro de Síntese Assistida por Computador da NSF (2202693).

 

Autora: Jocelyn Duffy
Fonte:
Carnegie Mellon University
Artigo Original: https://bit.ly/3tzyIIL

Fernando Giannini

Pesquisador de tecnologia aplicada à educação, arquiteto de objetos virtuais de aprendizagem, fissurado em livros de grandes educadores e viciado em games de todos os tipos. Conhecimentos aprimorados em cursos de grandes empresas de tecnologia, principalmente no Google Business Educational Center e Microsoft. Sócio-proprietário da Streamer, empresa que alia tecnologia e educação. Experiência de 18 anos produzindo e criando objetos de aprendizagem, cursos a distância, design educacional, interfaces para sistemas de aprendizagem. Gestor de equipe para projetos educacionais, no Ensino Básico, Médio e Ensino Superior. Nesse período de trabalho gerenciou equipes e desenvolveu as habilidades de liderança e gestão. Acredita na integração e aplicação prática dos conhecimentos para a realização de projetos inovadores, sólidos e sustentáveis a longo prazo. Um dos grandes sonhos realizados foi o lançamento do curso gratuito Mande Bem no ENEM que atingiu mais de 500 mil estudantes em todo o Brasil contribuindo para a Educação Brasileira.

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