Synthegy, Molekül Tasarımını Dille Kolaylaştırıyor
Synthegy, kimyagerlerin hedef moleküllerin nasıl üretileceğini doğal dille tarif etmesini sağlayan yeni bir yapay zekâ çerçevesi sunuyor. EPFL araştırmacılarının geliştirdiği sistem, olası sentez yollarını kimyagerlerin stratejik talimatlarına göre değerlendirip sıralıyor.
Yeni bir molekül tasarlamak, yalnızca atomları doğru biçimde bir araya getirmekten ibaret değil. İlaç veya ileri teknoloji malzemesi olarak kullanılabilecek bir bileşiğin üretimi için hangi başlangıç maddelerinin seçileceği, halkaların ne zaman oluşturulacağı ve hassas kimyasal grupların korunup korunmayacağı gibi çok sayıda karar verilmesi gerekiyor.
Kimyagerler bu süreçte sıklıkla retrosentez adı verilen bir yaklaşımı kullanıyor. Hedef molekülden geriye doğru ilerleyen retrosentez, bileşiği daha basit başlangıç maddelerine ayırarak olası tepkime yollarını belirlemeye çalışıyor. Bilgisayarlar çok geniş kimyasal alanları tarayabilse de deneyimli kimyagerlerin stratejik sezgisini taklit etmekte zorlanıyor.
Synthegy, kimyasal stratejileri doğal dille değerlendiriyor
EPFL'de Philippe Schwaller liderliğindeki araştırmacıların geliştirdiği Synthegy, büyük dil modellerini doğrudan molekül üretmek yerine mevcut hesaplama sistemlerini yönlendiren değerlendiriciler olarak kullanıyor. Bir kimyager, örneğin belirli bir halkanın sentezin erken aşamasında oluşturulmasını veya gereksiz koruyucu gruplardan kaçınılmasını doğal dille belirtebiliyor.
Sistem, geleneksel arama algoritmalarıyla üretilen olası sentez yollarını metne dönüştürüyor ve her seçeneği verilen talimatlarla ne kadar uyumlu olduğuna göre inceliyor. Dil modeli ayrıca değerlendirmesinin gerekçesini açıklayarak daha uygun yolların sıralanmasına yardımcı oluyor. Benzer yöntem, tepkimelerin elektron hareketleri üzerinden adım adım incelenmesinde de kullanılıyor; tepkime koşulları ve uzman varsayımları da metin olarak analize eklenebiliyor.
Matter dergisinde yayımlanan çalışmada sistem, karmaşık stratejik talimatlarla uyumlu sentez yollarını belirleyebildi. Çift kör bir değerlendirmede 36 kimyager toplam 368 geçerli değerlendirme sundu ve uzmanların kararlarıyla sistemin sonuçları ortalama yüzde 71,2 oranında örtüştü. Daha büyük dil modelleri daha iyi performans gösterirken küçük modellerin yetenekleri daha sınırlı kaldı.
Araştırmacılara göre Synthegy'nin temel katkısı, yapay zekâyı kimyagerin kararlarının yerine koymak yerine hesaplama sonuçlarını yorumlayan ve iyileştiren bir araç olarak konumlandırması. Bu yaklaşımın ilaç keşfini hızlandırması, tepkime tasarımını geliştirmesi ve gelişmiş sentez planlama araçlarını daha erişilebilir hale getirmesi hedefleniyor.
