Con i suoi processi complessi e l’ampio potenziale di innovazione, la chimica ha sempre rappresentato una sfida per l’automazione. Nonostante le loro capacità avanzate, gli strumenti di calcolo tradizionali rimangono spesso sottoutilizzati a causa della loro complessità e delle conoscenze specialistiche necessarie per utilizzarli.
I ricercatori del team di Philippe Schwaller dell’EPFL hanno sviluppato ChemCrow. Si tratta di un’intelligenza artificiale che integra 18 strumenti progettati da esperti, consentendole di navigare e svolgere compiti nel campo della ricerca chimica con un’efficienza senza precedenti. Ci si potrebbe chiedere perché il riferimento al corvo", chiede Philippe Schwaller. Perché i corvi sono noti per essere bravi a usare gli strumenti.
ChemCrow è stato sviluppato dai dottorandi Andres Bran e Oliver Schilter (EPFL, NCCR Catalysis) in collaborazione con Sam Cox e il professor Andrew White (FutureHouse e University of Rochester).
ChemCrow si basa su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4, potenziato da LangChain per l’integrazione degli strumenti, per eseguire compiti di sintesi chimica in modo autonomo. Gli scienziati hanno integrato il modello linguistico con una serie di strumenti software specializzati già utilizzati in chimica, tra cui WebSearch per la ricerca di informazioni su Internet, LitSearch per il recupero di documentazione scientifica e vari strumenti molecolari e di reazione per l’analisi chimica.
Integrando ChemCrow in questi strumenti, i ricercatori lo hanno messo in grado di pianificare ed eseguire autonomamente sintesi chimiche, ad esempio la creazione di un repellente per insetti e di vari organocatalizzatori, e persino di contribuire alla scoperta di nuovi cromofori, sostanze fondamentali per l’industria dei coloranti e dei pigmenti.
ChemCrow si distingue per la sua capacità di adattare e applicare un processo di ragionamento strutturato ai compiti chimici. "Il sistema è simile a un esperto umano con accesso a un computer e a banche dati che non solo migliorano l’efficienza dell’esperto, ma lo rendono anche più concreto - nel caso di ChemCrow, riducendo le allucinazioni", spiega Andres Camilo Marulanda Bran, autore principale dello studio.
ChemCrow riceve una richiesta dall’utente, pianifica come risolvere il compito, seleziona gli strumenti appropriati e perfeziona iterativamente la sua strategia sulla base dei risultati di ogni fase. Questo approccio metodico fa sì che ChemCrow non si limiti alla teoria, ma si basi anche su applicazioni pratiche per l’interazione tra il mondo reale e gli ambienti di laboratorio.
Democratizzando l’accesso alle conoscenze e ai processi chimici complessi, ChemCrow riduce le barriere per i principianti e aumenta il numero di strumenti a disposizione dei chimici esperti. Ciò può accelerare la ricerca e lo sviluppo in diversi campi, tra cui quello farmaceutico e della scienza dei materiali, rendendo il processo più efficiente e sicuro.
Il team di Philippe Schwaller fa parte del nuovo Centro AI dell’EPFL , insieme a più di quaranta altri laboratori, che stanno aprendo la strada a un’AI affidabile, accessibile e inclusiva .
