Press ESC to close

Coscientist ile Kimyasal Araştırmaların Geliştirilmesi: GPT-4 Tarafından Desteklenen Bir Yapay Zeka Sistemi

Sürekli gelişen bilimsel araştırma ortamında yapay zeka (AI), çeşitli alanlarda devrim yaratan güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır. GPT-4 gibi dönüştürücü tabanlı büyük dil modellerinin çığır açan ilerlemelerin önünü açtığı otonom kimyasal araştırmalar dikkate değer bir uygulamadır. Yakın zamanda yapılan bir çalışma bizi, karmaşık deneyleri otonom olarak tasarlama ve yürütmede yapay zekanın potansiyelini sergileyen GPT-4 tarafından yönlendirilen Coscientist adlı yenilikçi bir yapay zeka sistemiyle tanıştırdı.

Coscientist’in Gücü: Yapay Zeka Güdümlü Kimyasal Araştırma Sistemi

Coscientist, kimyasal araştırma alanında önemli bir sıçramayı temsil ediyor. Büyük dil modellerini internet arama yetenekleri, kod yürütme ve deneysel otomasyonla birleştirerek, araştırmacıların karmaşık bilimsel görevlerin üstesinden kolaylıkla gelmelerini sağlar. Sistemin mimarisi, olağanüstü sonuçlar elde etmek için uyum içinde çalışan web araması, kod yürütme ve deney modüllerinden oluşuyor.

Yapay Zeka ile Bilimsel Görevlerin Geliştirilmesi

Coscientist’in parladığı alanlardan biri de reaksiyon optimizasyonudur. Sistem, geniş bilgi tabanından yararlanarak kimyasal sentezleri akıllıca planlayabilir ve optimize edebilir. Kapsamlı teknik dokümantasyonu etkin bir şekilde araştırır ve bir bulut laboratuvarında komutları yürütmek için laboratuvar otomasyonu ile entegre olur. Bu otomasyon seviyesi yalnızca zaman kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda deneysel sürecin doğruluğunu ve verimliliğini de artırır.

Coscientist mesaj alışverişinde bulunan birden fazla modülden oluşur. Mavi arka plana sahip kutular LLM modüllerini temsil eder, Planner modülü yeşil renkte gösterilir ve giriş istemi kırmızı renktedir. Beyaz kutular Yüksek Lisans kullanmayan modülleri temsil eder. b, Bireysel modüller veya bunların kombinasyonları kullanıldığında yetenekleri göstermek için gerçekleştirilen deney türleri. c, Sıvı işleyicili deney düzeneğinin görüntüsü. UV-Vis, ultraviyole görünür.
Coscientist mesaj alışverişinde bulunan birden fazla modülden oluşur. Mavi arka plana sahip kutular LLM modüllerini temsil eder, Planner modülü yeşil renkte gösterilir ve giriş istemi kırmızı renktedir. Beyaz kutular Yüksek Lisans kullanmayan modülleri temsil eder. b, Bireysel modüller veya bunların kombinasyonları kullanıldığında yetenekleri göstermek için gerçekleştirilen deney türleri. c, Sıvı işleyicili deney düzeneğinin görüntüsü. UV-Vis, ultraviyole görünür.

Deneysel Tasarımda Yeni Sınırların Kilidini Açmak

Coscientist’in yetenekleri reaksiyon optimizasyonunun ötesine geçmektedir. Sistem, deneysel tasarımda yeterlilik göstererek araştırmacıların optimizasyon problemlerini keşfetmelerine ve çözmelerine olanak tanır. Coscientist, sıvı işleyiciler gibi çeşitli donanım araçlarını entegre ederek laboratuvar ekipmanlarını sorunsuz bir şekilde kontrol eder, hassas ve kontrollü deneyler yapılmasını sağlar. Bu entegrasyon, araştırmacıların laboratuvar otomasyonunun tüm potansiyelinden yararlanmasını sağlayan kapsamlı belgelere erişim sayesinde mümkün olmaktadır.

Sorunsuz Bilgi Alma ve Protokol Oluşturma

Coscientist, internette ilgili bilimsel bilgileri aramak için dil modellerinin gücünden yararlanarak onu araştırmacılar için vazgeçilmez bir araç haline getiriyor. Doğal dilde yazılmış protokolleri doğru bir şekilde takip edebilir, reaktan hacimlerini hesaplayabilir ve hatta deneyleri bir robot üzerinde çalıştırmak için Python kodu oluşturabilir. Bu otomasyon seviyesi, deneysel süreci kolaylaştırarak hayati bilgilere erişimi ve başarılı deneyler gerçekleştirmeyi her zamankinden daha kolay hale getiriyor.

a, Ada yerleştirme ve mesafeye dayalı vektör arama yoluyla kodlama istemi. b, OT-2'nin ısıtıcı-çalkalayıcı modülünün kullanımına ilişkin kod örneği. c, Dokümantasyonun eklenmesi yoluyla işlev istemi/SLL'ye istem (sembolik laboratuvar diline göre). d, Yüksek performanslı sıvı kromatografisi (HPLC) deneylerini gerçekleştirmek için geçerli ECL SLL kodu örneği. Resim Kredisi: Boiko, D.A., MacKnight, R., Kline, B. et al. Autonomous chemical research with large language models.
a, Ada yerleştirme ve mesafeye dayalı vektör arama yoluyla kodlama istemi. b, OT-2’nin ısıtıcı-çalkalayıcı modülünün kullanımına ilişkin kod örneği. c, Dokümantasyonun eklenmesi yoluyla işlev istemi/SLL’ye istem (sembolik laboratuvar diline göre). d, Yüksek performanslı sıvı kromatografisi (HPLC) deneylerini gerçekleştirmek için geçerli ECL SLL kodu örneği.

Coscientist ve GPT-4: Mükemmel Ortaklık

Coscientist’in kalbi, transformatör tabanlı büyük bir dil modeli olan GPT-4’ü kullanmasında yatmaktadır. GPT-3.5 zaten etkileyiciydi, ancak GPT-4 sentez planlaması söz konusu olduğunda selefini gölgede bırakıyor. Teknik dokümantasyon ve bilgi erişim sistemlerinde dil modellerini temel alma yeteneği, yapay zekayı laboratuvar otomasyonuyla başarılı bir şekilde entegre etmek için çok önemlidir. Coscientist, GPT-4’ün gücünü fiziksel dünyada eylemlerde bulunmak için kullanıyor ve bilimsel araştırmaları ilerletmedeki büyük potansiyelini sergiliyor.

Üçüncü mesajdaki yol gösterici bilgi kalın harflerle gösterilmiştir. İlk mesajda kullanıcı istemi sağlanır, ardından numune hazırlama kodu oluşturulur, elde edilen veriler NumPy dizisi olarak sağlanır ve daha sonra nihai cevabı vermek için analiz edilir. Resim Kredisi: Boiko, D.A., MacKnight, R., Kline, B. et al. Autonomous chemical research with large language models.
Üçüncü mesajdaki yol gösterici bilgi kalın harflerle gösterilmiştir. İlk mesajda kullanıcı istemi sağlanır, ardından numune hazırlama kodu oluşturulur, elde edilen veriler NumPy dizisi olarak sağlanır ve daha sonra nihai cevabı vermek için analiz edilir. Resim Kredisi: Boiko, D.A., MacKnight, R., Kline, B. et al. Autonomous chemical research with large language models.

Coscientist ile Reaksiyonları Optimize Etme

Coscientist’in hüneri, Pd-katalizli dönüşümlerin optimizasyonu ile örneklendirilmiştir. Sistem, basitleştirilmiş bir moleküler giriş satır giriş sistemi (SMILES) veritabanı üzerinden akıl yürüterek, bileşikler için reaksiyon üretme yeteneğini göstermektedir. Bunu başarmak için Coscientist, RDKit kemoinformatik paketini kullanarak web aramasını ve kod yürütmeyi birleştiriyor. Sonuçlar etkileyicidir ve reaksiyon verimi optimizasyonunda kayda değer ilerlemeler kaydedilmiştir.

Kimyasal Muhakeme Yeteneklerinin Test Edilmesi

Makale ayrıca Coscientist’in kimyasal muhakeme yeteneklerini test etmek için iki veri kümesinde kullanımını da inceliyor. Sistem, reaksiyon verimini optimize etmede oyun benzeri doğasını sergiliyor ve bu alandaki araştırmacılar için paha biçilmez bir varlık olma potansiyelini daha da vurguluyor. Coscientist’in yapılandırması, kurulumu ve performansı kapsamlı bir şekilde incelenerek yeteneklerine kapsamlı bir genel bakış sağlanmıştır.

Yapay Zeka ile Bilimsel Keşifleri Hızlandırmak

Coscientist, bilimsel deneyler tasarlayabilen ve yürütebilen yapay zeka güdümlü bir sistem için bir kavram kanıtıdır. Gelişmiş muhakeme ve deneysel tasarım yetenekleri, dil modellerinin yüksek kaliteli kod üretimi ve araştırma araçlarına erişim ile birleştiğinde, bilimsel keşifleri hızlandırma potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, bilimsel araştırmaların otomasyonu ile ilgili güvenlik ve etik sonuçların ele alınması çok önemlidir.

Sıkça Sorulan Sorular

Coscientist’in kimyasal araştırmalardaki rolü nedir?

Coscientist, kimyasal araştırmalarda karmaşık deneyleri otonom olarak tasarlayan ve gerçekleştiren yapay zeka güdümlü bir sistemdir. Reaksiyonları optimize etmek, deneysel tasarım yapmak ve bilimsel görevleri geliştirmek için büyük dil modellerini, internet arama yeteneklerini, kod yürütmeyi ve deneysel otomasyonu birleştirir.

GPT-4 gibi dönüştürücü tabanlı dil modellerinden nasıl yararlanıyor?

Coscientist, güçlü bir dönüştürücü tabanlı dil modeli olan GPT-4’ü kullanarak teknik dokümantasyon, bilgi erişim sistemleri ve doğal dil istemlerinde kendini temellendirir. Bu entegrasyon Coscientist’in yüksek kaliteli kod üretmesini, ilgili bilgiler için internette arama yapmasını ve protokolleri doğru bir şekilde takip etmesini sağlar.

Laboratuvardaki bazı önemli yetenekleri nelerdir?

laboratuvardaki bazı önemli yetenekleri nelerdir?

Coscientist, Opentrons OT-2 gibi sıvı tutucular gibi laboratuvar donanımlarını, belgelere erişerek ve Python protokolleri oluşturarak sorunsuz bir şekilde kontrol eder. Reaktan hacimlerini hesaplayabilir, çevrimiçi organik sentezleri arayabilir ve bir bulut laboratuvarında komutları yürütebilir. Bu yetenekler deneysel hassasiyeti ve verimliliği artırır.

Kimyasal araştırmalarda reaksiyonları ve verimi nasıl optimize ediyor?

Coscientist, reaksiyonları optimize etmek için RDKit kemoinformatik paketi ile birlikte web arama ve kod yürütme yeteneklerini kullanır. Bileşiklerden oluşan bir veritabanı üzerinden akıl yürüterek, sentez planlaması için reaksiyonlar üretir. Sistem, reaksiyon verimini optimize etmede oyun benzeri doğasını sergiliyor ve kimyasal araştırmalarda önemli ilerlemelere yol açıyor.

yapay zeka güdümlü sistemlerin bilimsel araştırmalardaki potansiyel etkileri nelerdir?

Coscientist gibi yapay zeka güdümlü sistemlerin geliştirilmesi, bilimsel keşifleri hızlandırmak için muazzam bir potansiyele sahip. Bu sistemler karmaşık görevleri otomatikleştirebilir, deneysel hataları azaltabilir ve araştırma süreçlerinin verimliliğini artırabilir. Bununla birlikte, sorumlu ve etik kullanımı sağlamak için bilimsel araştırmaların otomasyonuyla ilişkili güvenlik ve etik hususların ele alınması çok önemlidir.

Coscientist ve Büyük Dil Modellerinin birlikteliği

Güçlü dil modellerini internet arama yetenekleri, kod yürütme ve deneysel otomasyonla birleştiren Coscientist, araştırmacıları bilimsel keşifte yeni sınırların kilidini açmaları için güçlendiriyor. Reaksiyonları optimize etme, deneyler tasarlama ve donanım araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olma becerisiyle Coscientist, araştırmayı ilerletmede yapay zekanın dönüştürücü potansiyelini sergiliyor. Bununla birlikte, bu otomatik yöntemlerin bilimsel bilginin ilerlemesine katkıda bulunmaya devam etmesini sağlamak için, güvenlik ve etik sonuçları göz önünde bulundurarak yapay zeka odaklı sistemlere sorumlu bir şekilde yaklaşmak çok önemlidir.

Forty Two’da Yapay Zeka İçeriği 👇

Kaynak

Fatih İlhan

Merhaba, ben Fatih İlhan. Elektrik-Elektronik Mühendisliği mezunuyum ve dijital dünyaya olan tutkum sayesinde SEO uzmanı, WordPress geliştiricisi ve içerik üreticisi olarak farklı projelerde yer alıyorum. Blogum Forty Two üzerinden teknoloji, yapay zeka, yenilenebilir enerji ve bilim gibi çeşitli konularda özgün içerikler paylaşıyorum.WordPress konusunda uzmanlığım, sitelerin sadece estetik değil, aynı zamanda kullanıcı dostu ve SEO uyumlu olmasını sağlıyor.Aynı zamanda veri bilimi ve yapay zeka alanlarında çalışarak projelere yenilikçi çözümler kazandırmayı seviyorum. Bilgi birikimimi paylaşmaktan keyif alıyorum ve dijital dünyayı daha anlamlı hale getirmek için sürekli öğrenmeye devam ediyorum.

Yorumlar (3)

  • In addition, I had a wonderful time with that. In spite of the fact that both the narration and the images are of a very high level, you realise that you are anxiously expecting what will happen next. Regardless of whether you choose to defend this stroll or not, it will be essentially the same every time.

  • I believe this is one of the most significant info for
    me. And i am glad studying your article. But want to observation on some normal issues, The website style is great, the articles is really excellent : D.
    Excellent process, cheers

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Kapatmak için ESC ye basın