AI 기반 모바일 로봇이 팀을 이뤄 화학 합성에 착수

리버풀 대학의 연구자들은 매우 효율적으로 화학 합성 연구를 수행할 수 있는 AI 기반 모바일 로봇을 개발했습니다.

Nature 저널에 게재된 한 연구에 따르면, 연구자들은 AI 논리를 사용하여 결정을 내리는 모바일 로봇이 인간과 동일한 수준으로 탐색적 화학 연구 작업을 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있음을 보여주었습니다.

리버풀 팀은 1.75m 높이의 모바일 로봇을 설계했는데, 이는 탐색 화학에서 세 가지 주요 문제, 즉 반응 수행, 생성물 분석, 데이터를 기반으로 다음에 수행할 작업 결정 등을 해결하기 위해 만들어졌습니다.

두 로봇은 화학 합성의 세 가지 분야(구조 다양화 화학(신약 발견과 관련), 초분자 호스트-게스트 화학, 광화학 합성)의 문제를 해결하면서 협동적인 방식으로 이러한 작업을 수행했습니다.

연구 결과에 따르면, AI 기능을 갖춘 모바일 로봇은 인간 연구자와 동일하거나 유사한 결정을 내렸지만, 이러한 결정은 인간보다 훨씬 빠르게 내려졌으며, 인간보다 몇 시간이 걸릴 수도 있었습니다.

이 프로젝트를 이끈 리버풀 대학교 화학과 및 재료 혁신 공장의 앤드류 쿠퍼 교수는 다음과 같이 설명했습니다.

"화학 합성 연구는 물리적 실험과 그다음에 어떤 실험을 수행할 것인지에 대한 결정 모두에서 시간과 비용이 많이 소요되므로 지능형 로봇을 사용하면 이 과정을 가속화할 수 있습니다.

"사람들이 로봇과 화학 자동화에 대해 생각할 때, 그들은 용액 혼합, 가열 반응 등을 생각하는 경향이 있습니다. 그것은 일부이지만, 의사 결정은 적어도 그만큼 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이것은 특히 결과를 확신할 수 없는 탐색 화학의 경우에 해당합니다. 여기에는 여러 데이터 세트를 기반으로 무언가가 흥미로운지 아닌지에 대한 미묘하고 상황에 맞는 결정이 포함됩니다. 연구 화학자에게는 시간이 많이 걸리는 작업이지만 AI에게는 어려운 문제입니다."

의사 결정은 탐색 화학에서 핵심 문제입니다. 예를 들어, 연구자는 여러 가지 시험 반응을 실행한 다음 좋은 반응 수율이나 흥미로운 생성물을 제공하는 반응만 확장하기로 결정할 수 있습니다. 이는 AI가 수행하기 어려운데, 무언가가 '흥미로운지' 그리고 추구할 가치가 있는지에 대한 질문은 반응 생성물의 참신함이나 합성 경로의 비용 및 복잡성과 같은 여러 맥락을 가질 수 있기 때문입니다.

리버풀 대학교 박사 과정 학생이자 화학과의 박사후 연구원으로서 합성 작업을 이끈 Sriram Vijayakrishnan 박사는 이렇게 설명했습니다. "박사 학위를 받았을 때 저는 많은 화학 반응을 손으로 했습니다. 종종 분석 데이터를 수집하고 파악하는 데는 실험을 설정하는 것만큼 오랜 시간이 걸렸습니다. 화학을 자동화하기 시작하면 이 데이터 분석 문제가 더욱 심각해집니다. 데이터에 빠져 죽을 수도 있습니다."

"우리는 로봇을 위한 AI 로직을 구축하여 이 문제를 해결했습니다. 이는 분석 데이터 세트를 처리하여 자율적인 결정을 내립니다. 예를 들어, 반응의 다음 단계로 진행할지 여부입니다. 이 결정은 기본적으로 즉각적이므로 로봇이 오전 3시에 분석을 수행하면 오전 3시 1분까지 어떤 반응을 진행할지 결정하게 됩니다. 반면 화학자는 동일한 데이터 세트를 살펴보는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다."

쿠퍼 교수는 "로봇은 훈련된 연구자보다 맥락적 폭이 좁기 때문에 현재 형태에서는 '유레카!' 순간이 없을 것입니다. 하지만 여기서 주어진 과제의 경우, AI 논리는 이 세 가지 다른 화학 문제에 대해 합성 화학자와 거의 동일한 결정을 내렸고, 눈 깜짝할 새에 이러한 결정을 내렸습니다. 또한 AI의 맥락적 이해를 확장할 수 있는 엄청난 범위가 있습니다. 예를 들어 대규모 언어 모델을 사용하여 관련 과학 문헌에 직접 연결하는 것과 같이요."라고 덧붙였습니다.

리버풀 팀은 앞으로 이 기술을 사용하여 약물 합성에 적합한 화학 반응과 이산화탄소 포집과 같은 응용 분야를 위한 새로운 소재를 발견하고자 합니다.

이 연구에서는 모바일 로봇 두 대를 사용했지만, 사용할 수 있는 로봇 팀의 크기에는 제한이 없습니다. 따라서 이 접근 방식은 가장 큰 산업 실험실로 확장될 수 있습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/11/241106132220.htm