Autonomiczny robot w IChO PAN odkrywa nieznane reakcje chemiczne
Robot sterowany sztuczną inteligencją z Instytutu Chemii Organicznej PAN odkrył cztery nieopisane dotąd reakcje chemiczne. Urządzenie samodzielnie prowadziło eksperymenty i analizowało ich wyniki. Dzięki temu znacząco przyspieszyło pracę naukowców.
Nowe narzędzie opracowano z myślą o usprawnieniu badań nad organokatalizą asymetryczną. Ta dziedzina chemii zajmuje się otrzymywaniem cząsteczek chiralnych przy użyciu katalizatorów organicznych.
Robot AI przyspiesza badania nad reakcjami chemicznymi
Związki chiralne mogą występować w dwóch formach będących swoimi lustrzanymi odbiciami, nazywanych enancjomerami. Przypominają pod tym względem lewą i prawą dłoń.
Choć obie formy mają takie same właściwości w środowisku niechiralnym, mogą inaczej oddziaływać z cząsteczkami organizmu człowieka. Ma to szczególne znaczenie w projektowaniu leków. Jednym z wyzwań naukowców jest opracowanie metod pozwalających otrzymywać wyłącznie jedną z tych form.
Doświadczony chemik potrzebuje zazwyczaj kilku godzin, aby sprawdzić wynik pojedynczej reakcji enancjoselektywnej w określonych warunkach. System opracowany w Instytucie Chemii Organicznej PAN pozwolił zautomatyzować ten proces.
Konstrukcja wykorzystuje robota do przenoszenia cieczy, poruszającego się w trzech osiach. Urządzenie wyposażono w specjalną igłę połączoną ze zdalnie sterowaną pompą strzykawkową. Korzysta również z reaktorów ze statywami na fiolki wydrukowanymi w technologii 3D. Dodatkowe moduły umożliwiają chłodzenie i ogrzewanie próbek w zakresie od -40°C do około 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.
Wyniki badań opublikowano w czasopiśmie „Nature Communications”.
Zastosowanie dwóch modułów analitycznych pozwoliło naukowcom analizować od 40 do 50 mieszanin reakcyjnych dziennie. Robot pracował nieprzerwanie, także nocą i w weekendy.
Sztuczna inteligencja samodzielnie planuje eksperymenty
W kolejnym etapie badań robota wyposażono w algorytm sztucznej inteligencji. System potrafił samodzielnie dobierać warunki kolejnych eksperymentów. Jego głównym zadaniem było ustalenie, czy dwie substancje wchodzą ze sobą w reakcję.
Robot kontrolował temperaturę i czas trwania eksperymentów. Następnie analizował wyniki chromatograficzne, aby stwierdzić, czy powstał produkt reakcji. Potrafił również zidentyfikować otrzymaną substancję i określić jej chiralność.
Do sterowania urządzeniem wykorzystano głębokie uczenie przez wzmocnienie (ang. deep reinforcement learning).
Zanim sztuczna inteligencja rozpoczęła pracę w laboratorium, przeszła szkolenie w środowisku cyfrowym. Naukowcy przygotowali dwa środowiska symulujące reakcje chemiczne oraz wyniki analiz chromatograficznych, w tym analiz chiralnych.
Agenci AI otrzymywali nagrody za wyniki uzyskiwane podczas symulacji. Trening pierwszego agenta obejmował 20 mln interakcji ze środowiskiem, natomiast drugiego – 10 mln.
– Przeprowadzenie tego na żywo w laboratorium byłoby całkowicie niemożliwe – ocenił doktorant. – Kiedy agenci nauczyli się optymalnego zachowania w symulacji, przenieśliśmy ich na fizyczną platformę.
Automatyzacja badań nie zastąpi ludzkiej intuicji
Patryk Klochowicz podkreśla, że rozwój automatyzacji i sztucznej inteligencji nie oznacza zastąpienia naukowców. Technologie te mogą jednak przejąć wiele czasochłonnych czynności laboratoryjnych.
– Złożoność chemii organicznej jest na tyle duża, że umiejętność abstrakcyjnego myślenia oraz ludzka intuicja w nadaniu kierunku badań pozostaje niezastąpiona. Niemniej jednak wiele aspektów pracy badawczej może być częściowo lub całkowicie zautomatyzowane – wskazał Klochowicz.
Wykorzystanie robotów i algorytmów AI może przyspieszyć poszukiwanie nowych związków chemicznych. Ma to szczególne znaczenie dla badań nad substancjami o potencjalnym zastosowaniu w medycynie.
– 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 – podsumował Patryk Klochowicz.
Przeczytaj także: Doktor z TikToka: nie ufajmy influencerom, zwłaszcza w sprawach medycznych
Źródło: naukawpolsce.pl
Last Updated on 27 października, 2026 by Aleksandra Fenikowska