GPT-4搞科研登Nature!布洛芬配方轻松拿捏,诺奖得主提出的复杂反应也能完成AI大模型“化学家”登Nature!能够自制阿司匹林、对乙酰氨基酚、布洛芬的那种。就连...

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GPT-4搞科研登Nature!布洛芬配方轻松拿捏,诺奖得主提出的复杂反应也能完成

AI大模型“化学家”登Nature!

能够自制阿司匹林、对乙酰氨基酚、布洛芬的那种。

就连复杂的钯催化交叉偶联反应,也能完成!

要知道,2010年诺贝尔化学奖获得者就因为对该反应的研究才获奖的,这类反应可以高效地构建碳-碳键,生成很多以往很难甚至无法合成的物质。

而现在名为Coscientist,基于GPT-4等大模型的AI系统,可快速准确地自主完成检索信息、规划及设计实验、编写程序、远程操控自动化系统做实验、分析数据的一整套流程。

一位主页标注自己是化学家的网友表示:

栓Q,你们创造了更多失业的博士生。

那么Coscientist究竟是如何做到的?

“化学家”Coscientist长啥样?
Coscientist由卡内基梅隆大学的研究团队开发。

前不久谷歌DeepMind造的AI“化学家”也登上了Nature,号称一口气能预测220万种新材料。

而现在Coscientist则是实打实能自主完成后续所有实验流程。

能够完成如此复杂的实验任务,关键在于多模块交互的系统架构。

Coscientist内含五大模块:Planner、Web searcher、Code execution、Docs searcher、Automation。

其中Planner模块是整个系统的智能中枢,它基于GPT-4打造,负责根据用户的输入,调用和协调其它模块来规划和推进整个实验。

Planner可以发出GOOGLE、PYTHON、DOCUMENTATION和EXPERIMENT四个指令。

GOOGLE指令负责使用Web searcher模块在互联网中检索关于实验的信息,Web searcher本身也是一个大模型。

PYTHON指令控制Code execution模块,Code execution是一个隔离的Docker容器,提供一个独立的Python执行环境,可以完成实验相关的计算工作。

DOCUMENTATION指令控制Docs searcher模块,也是用来为中枢提供信息。

但与Web searcher不同,Docs searcher是用于文本检索和文档理解。它可以定位实验设备的技术文档,比如机械手编程手册,通过文本挖掘提供给Planner模块必要的实验参数及操作细节。

而后,Automation模块负责自动化连接实际实验设备的API,将Planner制定的实验方案转换为设备控制代码,下发执行,完成实验操作 网页链接

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