RoboRXN: הכירו את הרובוט של IBM שיוצר מולקולות באמצעות בינה מלאכותית
O RoboRXN, מבית IBM, הוא רובוט המשלב בינה מלאכותית (AI), טכנולוגיית הענן של החברה ואוטומציה לסינתזה של מולקולות מרחוק. החברה הראתה איך זה עובד באירוע וירטואלי, שנערך ביום רביעי הקרוב (26). ההפגנה התקיימה במעבדה בציריך, שוויץ.
בהקשר הנוכחי של מגיפת הקורונה החדשה, לרובוט הזה שני יתרונות משמעותיים: הוא מאפשר לחוקרים לעבוד מרחוק ויכול להפחית בחצי את הזמן הדרוש לגילוי טיפול עבור תקופת הקורונהלפי IBM.
"האפשרויות הן אינסופיות כשמדובר בבני אדם + מכונות."
Teodoro Laino, חוקר ב-IBM ואחד מחברי הצוות שפיתח את RoboRXN
מה עושה RoboRXN
לפני שמבינים מה הרובוט יבמ עושה זאת, אתה צריך להסתכל על ההקשר הכללי של כימיה. אחרי הכל, זה בכל מקום, מהמרכיבים באספירין ועד לחומרי הגלם במוצרים שאנחנו לא יכולים לחיות בלעדיהם.
לפי IBM, פיתוח חומר חדש לוקח עשור ועולה כ-10 מיליון דולר בממוצע. במקרה של ניילון, למשל, המחקר עליו החל בשנת 1927 והוא שימש רק בפעם הראשונה, במברשות שיניים, 11 שנים מאוחר יותר.
בתקופה שבה "יש מחלות מאיימות שמשפיעות על האנושות כולה", כפי שהחברה עצמה תיארה זאת, לא ניתן לחכות כל כך הרבה זמן כדי לחקור ולפתח חומרים, מוצרים פרמצבטיים וטיפולים חדשים.
אבל כימיה סינתטית - או "אמנות ייצור החומרים", כפי שתיארה זאת יבמ - היא עדיין דיסציפלינה מסורתית במונחים של דיגיטליזציה ושילוב של טכנולוגיות חדשות, לפי החברה.
לכן, יבמ מבינה שיש צורך לייעל את התהליך הזה, שכן אופן יצירת המולקולות לא השתנה הרבה ב-200 השנים האחרונות. כפי ש? שימוש בבינה מלאכותית. איפה? ב RoboRXN.
הרובוט משתמש באלגוריתמים של למידת מכונה שמתכננים ומבצעים באופן אוטונומי ייצור של מולקולות במעבדה. הגישה למעבדה זו מתבצעת מרחוק, דרך פלטפורמת הענן של יבמ, עם כמה שפחות התערבות אנושית.
אבל אז מה? ובכן, בוא ניקח כדוגמה חוקר כימי המרותק כעת לביתו. תארו לעצמכם שהוא חוקר טיפולים אפשריים ל-COVID-19, אך נאלץ להסירו מהעבודה כדי לכבד את אמצעי ההתרחקות החברתיים, עקב המגיפה.
למרות שהחוקר מרותק בבית, הרובוט של IBM מאפשר למחקר שלו להיות ללא הפרעה. זה בגלל שהוא יכול לגשת ל RoboRXN, דרך דפדפן. בו, החוקר מצליח "לעצב" מולקולות, בעוד הפלטפורמה עצמה פועלת כעוזר, ומצביעה על הדרכים הטובות ביותר לייעל את תהליך הסינתזה. והכל מתרחש בפלטפורמת הענן של יבמ.
עם ה"ציור" מוכן, ה RoboRXN מצליח לתכנת את עצמו אוטומטית לסנתז אותו במעבדה אוטונומית. לאחר מכן, החוקר יכול לגשת לדוח מפורט של הניסוי, שנוצר על ידי הפלטפורמה, לנתח את הנתונים ולבסוף לבצע את המחקר שלו.
איך RoboRXN עובד
הכל מתחיל בנתונים, שהם סוג של דלק עבור דגמי הבינה המלאכותית כדי לגרום ל-RoboRXN לעבוד. וזה קורה באמצעות ארכיטקטורה רטרו-סינתטית.
כדי להבין זאת טוב יותר, חשבו על איך מכינים פיצה. ארכיטקטורה רטרו-סינתטית זו אומרת לך מהם המרכיבים בפיצה ומספקת הנחיות כלליות ליצירת הפיצה בסדר הנכון. אבל זה לבד, לא מספיק כדי להשאיר את הפיצה בנקודה האידיאלית.
הסיבה לכך היא שתמיד יש כמה מרכיבים סודיים קטנים או פרטים טכניים שיעשו את ההבדל בין פיצה גורמה לפיצה רגילה, כמו למשל ערבוב ראשון של חלק מהמרכיבים ליצירת תסיסה מיוחדת, ואז הוספת שאר המרכיבים בשלב שני . אלה סוג הטיפים שאתה קולט ישירות מטבחים מנוסים יותר או מקריאת ספרי הבישול האהובים עליך. וכימאי עושה את אותו הדבר כדי ללמוד עצות מסוימות.
עדיין חושבים על פיצה, צריך ללוש את הבצק, נכון? זו כנראה המשימה המייגעת ביותר, אך גם החשובה ביותר לפיתוח המרקם הנכון. ובכל זאת, ערבוב והפיכת הבצק יכול להיות כיף פעם או פעמיים, אבל לעשות את זה 50 או 60 פעמים ביום זה מעייף וגוזל זמן.
אפשר לנצל את הזמן ואת האנרגיה הזו טוב יותר, נכון? אז, אותו דבר קורה לכימאי כשמדובר בסינתזה של מולקולות. זכור מה ה RoboRXN עושה? בפועל, הרובוט מייעל את החלק המייגע והגוזל ביותר בתהליך הסינתזה. אבל זה לא כל מה שהוא עושה.
עדיין בעקבות האנלוגיה הזו, בואו נדבר על הסודות להכנת פיצה טובה. האתגר העיקרי בכימיה הוא שפרטים תפעוליים רבים על איך "לבשל" מרכיבים כימיים מדווחים בפרוזה או בצורה של נתונים לא מובנים, מה שמקשה על ניתוח ופרשנות.
על מנת להיות מסוגל לבנות מודל AI המסוגל ללמוד את השלבים הנכונים של פרוצדורות כימיות, IBM הייתה צריכה לתכנן אלגוריתם המסוגל לחלץ מידע סינתזה ספציפי לכימיה אורגנית ולהמיר אותו לפורמט המאפשר את האוטומציה של התהליך.
לכן, מבנה RXN מונחה נתונים בלבד. המשמעות היא שברגע שאלגוריתם למידת המכונה רוכש מספיק דוגמאות, הוא יכול להבין בעצמו לאילו מילים לשים לב כדי לחלץ את שלבי הייצור הנכונים.
היתרון העיקרי של גישה מונעת נתונים זו הוא בדיוק שהיא מבוססת רק על נתונים. כלומר, כדי לשפר את זה, רק צריך עוד דוגמאות.
'הלב של RoboRXN'
באמצעות סט נתונים זה עבור פרוצדורות כימיות הצליחה IBM לבנות את מה שהיא כינתה "לב הטכנולוגיה". RoboRXN": מודל בינה מלאכותית אשר, בהיותו מאומן במספר רב של מתכונים כימיים, לומד את הפרטים של כימיקלים כדי להמליץ על רצף הפעולות הנכון ל"בישול" מולקולה ספציפית.
בואו נחזור לאנלוגיית הפיצה: דמיינו מודל בינה מלאכותית שיכול לא רק לאחזר את המתכונים האהובים עליכם כשאתם מבקשים אותם, אלא יכול גם לבצע שאילתות אוטומטית במאגר הידע שלכם כדי לספק רשימה אידיאלית של הוראות להכנת פיצה גורמה שבטוח תפתה מי יאכל את זה. מנקודת מבט של IT, זה דומה לארכיטקטורת בינה מלאכותית שכותבת תוכניות לייצור מולקולות (או לבשל אוכל).
"המטרה שלנו בבניית RoboRXN הייתה להשתמש במודל AI זה כדי לבטל את המשימה האנושית המייגעת של תכנות חומרת אוטומציה עסקית. וכדי להפוך את מערכת RoboRXN לנוחה וקלה יותר לשימוש, הטמענו את כל חבילת השירותים בענן IBM כדי להפוך אותה לנגישה בכל מקום שיש חיבור לאינטרנט."
תאודורו לאינו, חוקר ב-IBM
בדרך זו טוענת יבמ שכל מדען כימי, מכל מקום בעולם, יכול להגיש את המולקולות ולבצע את המתכונים בצורה שהמחקר שלו צריך. זאת בכל מעבדה שמחוברת לפלטפורמת הענן של החברה.
על ידי ביטול החלקים החוזרים ביותר בתהליך, החברה מאמינה שצוותים יוכלו להתמקד בחלק החשוב באמת: עיצוב וחדשנות. ומי יודע, לגלות טיפולים אפשריים עבור תקופת הקורונה.
מה חשבת על זה RoboRXN מ-IBM? ספרו לנו כאן בתגובות!
מקור: מחקר של יבמ
גלה עוד על Showmetech
הירשם כדי לקבל את החדשות האחרונות שלנו בדוא"ל.
