अपने एआई लैब पार्टनर ‘कोसाइंटिस्ट’ से मिलें

नोबल पुरस्कार विजयी तकनीक को चार मिनट में खोज निकाला

• भविष्य के चिकित्सा विज्ञान में मदद

• तकनीक को और उन्नत बनाने का काम

• अपनी गलती भी खुद सुधार लेता है यह

राष्ट्रीय खबर

रांचीः एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित प्रणाली ने स्वायत्त रूप से कुछ नोबेल पुरस्कार विजेता रासायनिक प्रतिक्रियाओं के बारे में सीखा है और उन्हें बनाने के लिए एक सफल प्रयोगशाला प्रक्रिया तैयार की है। एआई ने ऐसा कुछ ही मिनटों में और अपने पहले प्रयास में ही सही ढंग से किया। लेखकों के अनुसार, यह पहली बार है कि किसी गैर-कार्बनिक बुद्धि ने मनुष्यों द्वारा आविष्कार की गई इस जटिल प्रतिक्रिया की योजना बनाई, डिज़ाइन की और क्रियान्वित की। इससे भी कम समय में यह होगा

आपको इस लेख को पढ़ना होगा, एक कृत्रिम बुद्धि-संचालित प्रणाली स्वायत्त रूप से कुछ नोबेल पुरस्कार विजेता रासायनिक प्रतिक्रियाओं के बारे में जानने और उन्हें बनाने के लिए एक सफल प्रयोगशाला प्रक्रिया डिजाइन करने में सक्षम थी। एआई ने यह सब कुछ ही मिनटों में किया – और पहली कोशिश में ही सफल हो गया।

, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के रसायनज्ञ और रासायनिक इंजीनियर गेबे गोम्स कहते हैं,  यह पहली बार है कि एक गैर-कार्बनिक बुद्धि ने इस जटिल प्रतिक्रिया की योजना बनाई, डिजाइन की और क्रियान्वित की, जिसका आविष्कार मनुष्यों द्वारा किया गया था। उन्होंने इस एआई को इकट्ठा करने और परीक्षण करने वाली अनुसंधान टीम का नेतृत्व किया था। आधारित प्रणाली. उन्होंने अपनी रचना को कोसाइंटिस्ट नाम दिया।

कोसाइंटिस्ट द्वारा खींची गई सबसे जटिल प्रतिक्रियाओं को कार्बनिक रसायन विज्ञान में पैलेडियम-उत्प्रेरित क्रॉस कपलिंग के रूप में जाना जाता है, जिसने फार्मास्युटिकल विकास प्रक्रिया और अन्य उद्योगों में उन प्रतिक्रियाओं की बड़ी भूमिका को मान्यता देने के लिए इसके मानव आविष्कारकों को रसायन विज्ञान के लिए 2010 का नोबेल पुरस्कार दिलाया।

एनएसएफ रसायन विज्ञान प्रभाग के निदेशक डेविड बर्कोविट्ज़ कहते हैं, उनके सिस्टम द्वारा प्रदर्शित रासायनिक संश्लेषण कार्यों से परे, गोम्स और उनकी टीम ने एक प्रकार के अति-कुशल प्रयोगशाला भागीदार को सफलतापूर्वक संश्लेषित किया है। उन्होंने सभी टुकड़ों को एक साथ रखा और अंतिम परिणाम इसके हिस्सों के योग से कहीं अधिक है – इसका उपयोग वास्तव में उपयोगी वैज्ञानिक उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है।

कोसाइंटिस्ट के सॉफ़्टवेयर और सिलिकॉन-आधारित भागों में प्रमुख बड़े भाषा मॉडल हैं जिनमें इसके कृत्रिम दिमाग शामिल हैं। एक बड़ा भाषा मॉडल एक प्रकार का एआई है जो दस्तावेजों में निहित लिखित पाठ सहित भारी मात्रा में डेटा से अर्थ और पैटर्न निकाल सकता है।

कार्यों की एक श्रृंखला के माध्यम से, टीम ने कई बड़े भाषा मॉडलों का परीक्षण और तुलना की, जिनमें जीपीटी -4 और कंपनी ओपन ए आई द्वारा बनाए गए जीपीटी के  बड़े भाषा मॉडल के अन्य संस्करण शामिल हैं। बोइको कहते हैं, हमने विज्ञान में सभी संभावित कार्यों को छोटे टुकड़ों में विभाजित करने की कोशिश की और फिर टुकड़े-टुकड़े करके बड़ी तस्वीर तैयार की। अंत में, हम सब कुछ एक साथ ले आए।

एक परीक्षण में कोसाइंटिस्ट की रासायनिक प्रक्रियाओं की सटीक योजना बनाने की क्षमता की जांच की गई, जिसे यदि किया जाए, तो इसके परिणामस्वरूप एस्पिरिन, एसिटामिनोफेन और इबुप्रोफेन जैसे आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले पदार्थ होंगे।

बड़े भाषा मॉडलों का व्यक्तिगत रूप से परीक्षण किया गया और उनकी तुलना की गई, जिसमें एक सॉफ्टवेयर मॉड्यूल के साथ जीपीटी के दो संस्करण शामिल थे, जो एक मानव रसायनज्ञ के रूप में जानकारी के लिए इंटरनेट पर खोज करने के लिए गूगल का उपयोग करने की अनुमति देता है।

परिणामी प्रक्रियाओं की जांच की गई और इस आधार पर स्कोर किया गया कि क्या वे वांछित पदार्थ तक ले गए होंगे, चरण कितने विस्तृत थे और अन्य कारक थे। कुछ उच्चतम स्कोर खोज-सक्षम जीपीटी-4 मॉड्यूल द्वारा प्राप्त किए गए थे, जो एकमात्र ऐसा था जिसने इबुप्रोफेन को संश्लेषित करने के लिए स्वीकार्य गुणवत्ता की प्रक्रिया बनाई थी।

कोसाइंटिस्ट की अंतिम परीक्षा अपने आविष्कारकों अकीरा सुजुकी और केनकिची सोनोगाशिरा के नाम पर सुजुकी और सोनोगाशिरा प्रतिक्रियाओं को निष्पादित करने के लिए टीम के आदेश को पूरा करने के लिए अपने इकट्ठे मॉड्यूल और प्रशिक्षण को एक साथ रखना था। चार मिनट से भी कम समय में, कोसाइंटिस्ट ने टीम द्वारा उपलब्ध कराए गए रसायनों का उपयोग करके आवश्यक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए एक सटीक प्रक्रिया तैयार की थी।

जब उसने रोबोट के साथ भौतिक दुनिया में अपनी प्रक्रिया को अंजाम देने की कोशिश की, तो उसने तरल नमूनों को गर्म करने और हिलाने वाले उपकरण को नियंत्रित करने के लिए लिखे गए कोड में गलती कर दी।

मनुष्यों के संकेत के बिना, कोसाइंटिस्ट ने समस्या को देखा, डिवाइस के लिए तकनीकी मैनुअल को वापस भेजा, इसके कोड को सही किया और फिर से प्रयास किया। गोम्स और उनकी टीम ने कोसाइंटिस्ट जैसे एआई-सहायक सिस्टम की कल्पना एक ऐसे समाधान के रूप में की है जो प्रकृति की अज्ञात विशालता और इस तथ्य के बीच अंतर को पाट सकता है कि प्रशिक्षित वैज्ञानिकों की कमी है – और शायद हमेशा रहेगी।