GPT-4로 구동되는 로봇 화학자가 네이처에 데뷔했습니다: 자율적으로 반응을 설계하고 복잡한 실험을 수행합니다.

대규모 언어 모델은 자연어 처리, 생물학 관련 조사, 화학 분석과 같은 다양한 응용 분야에서 놀라운 적응력을 보여줍니다.

카네기멜론 대학교와 에메랄드 클라우드 연구소의 연구원들이 협력하여 Coscientist로 알려진 고급 AI 기반 실험 프레임워크가 개발되었습니다. 수많은 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 활용하는 이 최첨단 인텔리전스 에이전트는 복잡한 과학적 절차를 독립적으로 고안, 구성 및 실행할 수 있으며, 최첨단 언어 모델 기술과 실험실 자동화 기술의 결합을 위한 실질적인 진전을 보여줍니다.

코스사이언티스트의 주요 요소는 ‘구글’, ‘파이썬’, ‘문서’, ‘실험’ 등의 키워드를 통한 사용자 입력을 기반으로 작동하는 ‘플래너(Planner)‘입니다. GPT-4 기술을 기반으로 하는 ‘웹 검색기’ 모듈은 아세트아미노펜, 아스피린, 니트로아닐린, 페놀프탈레인 등의 물질과 관련된 다양한 테스트에서 일관되게 높은 결과를 생성합니다. ‘파이썬’을 입력하면 실행되는 ‘코드 실행’ 기능은 실험 준비에 필요한 계산을 수행하며, ‘문서화’ 모듈에서 지시하는 ‘자동화’ 기능은 API 통합을 활용하여 절차를 자동으로 실행합니다.

GPT-4 기반 웹 검색기 구성 요소는 아세트아미노펜, 아스피린, 니트로아닐린, 페놀프탈레인 등 다양한 화학 반응에 대한 종합적인 계획을 수립하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다. 또한 사용자는 코스사이언티스트의 고급 문서 검색 기능을 통해 각 작업에 맞는 정확한 기술 지침에 쉽게 액세스할 수 있으므로 API 통합의 정확성을 높이고 궁극적으로 실험실 테스트를 자동으로 실행하는 시스템의 효율성을 높일 수 있습니다.

최근 한 연구팀이 수행한 실증 조사에서 Coscientist는 연구 프로세스를 신속하게 처리하는 6가지 작업의 성능을 통해 그 역량을 입증했습니다. 특히 주목할 만한 성과 중 하나는 코스사이언티스트가 팔라듐 촉매 교차 결합 반응에서 반응을 성공적으로 최적화한 것입니다. 이 연구는 자율 및 반자율 실험 설계 및 구현에 있어 코스사이언티스트의 고급 능력을 강조하며 과학 연구 영역에서 코스사이언티스트의 혁신적 잠재력을 보여줬습니다.

이 연구는 다단계 과학 조사를 독립적으로 계획하고 실행할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능 에이전트 시스템의 주목할 만한 프로토타입을 선보입니다. 코스사이언티스트는 복잡한 과학적 딜레마를 해결하고 최고 수준의 프로그래밍을 제작하는 등 뛰어난 논리적 통찰력과 실험 레이아웃에 능숙함을 보여줍니다. 이 혁신적인 개발은 새로운 과학적 발전의 속도를 크게 앞당길 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 무인 화학 탐사 영역에서 중추적인 역할을 담당하고 있습니다.

프로젝트의 GitHub 에서 코드를 확인할 수 있습니다. 논문 Nature 의 대규모 언어 모델을 사용한 자율 화학 연구 .