IBM, должно быть, полна уверенности в своей новой автоматизированной системе для выполнения химического синтеза, потому что Big Blue только что попросил около двадцати журналистов продемонстрировать сложную технологию в виртуальной комнате.
IBM даже попросила одного из журналистов выбрать молекулу для демонстрации: молекулу для потенциального лечения Covid-19. А затем мы наблюдали, как система синтезировала и протестировала молекулу и предоставила ее анализ в документе PDF, который мы все видели на компьютере другого журналиста. Все сработало; Опять же, это уверенность.
Сложная система основана на технологии, которую IBM начала разрабатывать три года назад, которая использует искусственный интеллект (ИИ) для прогнозирования химических реакций. В августе 2018 года IBM сделала эту услугу доступной через облако и назвала ее RXN для химии .
Теперь компания добавила новую морщину в свой облачный ИИ: робототехнику. Эта новая и улучшенная система теперь называется не просто RXN для химии, а RoboRXN для химии .
Все журналисты, собравшиеся для этой живой демонстрации RoboRXN, могли наблюдать, как роботизированная система выполняет различные шаги, такие как перемещение реактора на небольшой реагент, а затем перемещение растворителя на небольшой реагент. Роботизированная система осуществила весь комплекс procedures- завершил синтез и анализ молекул — восемь шагов.
Изображение: IBM ResearchIBM RXN помогает предсказать результаты химической реакции или спроектировать ретросинтез за секунды.
Обычно пользователь может предложить комбинацию молекул, которую он хотел бы протестировать. ИИ определит порядок и даст задание роботизированной системе запустить реакции, необходимые для производства и тестирования молекулы. Пользователям будет предоставлен анализ того, насколько хорошо работают их молекулы.
Еще в марте этого года, в Силиконовой долине стартап Strateos продемонстрировал s omething похоже , что они разработали. Эта система также использовала роботизированную систему, чтобы помочь исследователям, работающим из облака, создавать новые химические соединения. Однако то, что отличает систему IBM, — это включение третьего элемента: ИИ.
В основе модели искусственного интеллекта IBM лежит метод перевода машинного обучения, который рассматривает химию как языковой перевод. Он переводит язык химии, преобразовывая реагенты и реагенты в продукты с помощью представления статистического машинного интеллекта и обучения (SMILE) для описания химических объектов.
IBM также использовала стратегию автоматического управления данными, чтобы гарантировать качество своих данных. Исследователи использовали миллионы химических реакций для обучения химии системы ИИ, но в этом наборе данных содержались ошибки. Итак, как IBM очистила эти так называемые «зашумленные» данные, чтобы исключить возможность появления плохих моделей?
По словам Алессандры Тониато , исследователя из IBM Zurich h, команда реализовала то, что они назвали «экспериментом забывания».
Тониато объясняет, что при таком подходе они спросили модель ИИ, насколько она уверена, что приведенные химические примеры являются примерами правильной химии. Столкнувшись с этим выбором, ИИ определил химию, которую он «никогда не изучал», «забывал шесть раз» или «никогда не забывал». Те, которые «никогда не забывались», были чистыми примерами, и таким образом они могли очистить данные, которые были представлены ИИ.
Хотя ИИ всегда был частью RXN для химии, робототехника — новейший элемент. По словам Маттео Маники , научного сотрудника отдела когнитивных исследований, основная выгода, которую ожидается получить от передачи проведения реакций роботизированной системе, состоит в том, чтобы освободить химиков от выполнения зачастую утомительного процесса разработки синтеза с нуля. Здравоохранение и науки о жизни в IBM Research Zürich.
«В этой демонстрации вы могли увидеть, насколько система является синергетической между человеком и ИИ», — сказал Маника. «Добавьте к этому тот факт, что мы можем запускать все эти процессы с помощью роботизированной системы 24/7 из любой точки мира, и вы увидите, как это действительно поможет ускорить весь процесс».
Кажется, есть две бизнес-модели, которые IBM использует в своих последних технологиях. Один из них — развернуть всю систему на территории компании. Другой — предложить лицензии на установку частного облака.
Фото: Майкл БухольцерТеодоро Лаино из IBM Research Europe.
«С точки зрения бизнеса вы можете представить себе систему, подобную той, которую мы продемонстрировали, которая воспроизводится на предприятии в компаниях или исследовательских группах, которые хотели бы иметь доступную технологию», — говорит Теодоро Лайно , уважаемый RSM, менеджер IBM Research Europe. . « С другой стороны, мы также стремимся довести всю систему до уровня обслуживания».
Так же, как IBM полна уверенности в своей новой технологии, компания также возлагает на нее большие надежды.
Лайно добавляет: «Наша цель — предоставлять химические услуги по всему миру, что-то вроде Амазонки химии, где вместо того, чтобы искать химию, уже имеющуюся на складе, вы запрашиваете химию по запросу».