『ネイチャー』誌に掲載された研究によると、機械学習はロボットが肉体を持った科学者よりも速く化学実験を行うのに役立つ可能性がある。
研究者たちは、アルゴリズムが化学反応の結果をどのように予測できるかをしばらく研究してきましたが、このプロジェクトはさらに一歩進んで、実際のロボットを使用していくつかの実験を実行します。
想像とは全く違う。車輪のついた人型ロボットが実験室を走り回ったり、機械のアームがカラフルな液体の入ったビーカーを揺すったりする様子はない。これは、質量分析計、核磁気共鳴（NMR）、赤外分光計に接続された一連のポンプと反応装置からなるシステムだ。
ロボット化学者システムを複数のコンポーネントに分割した写真。画像提供：Lee Cronin他
ポンプには混合する化学物質のサンプルが充填されており、溶液は反応フラスコに送り込まれ、様々な種類の分光計に送られて分析されます。それほど複雑な作業ではなく、ロボットの背後にある機械学習アルゴリズムがほとんどの作業を実行します。
このシステムは化学反応の有無を判定し、反応しない場合は0点、反応する場合は1点と評価します。機械は複数の分光計からの情報を分析して、新たな分子が生成されたかどうかを判定します。
技術のトレーニング
このモデルは、化学者によって分類された既知の化学反応から抽出した72種類の反応性および非反応性の混合物を用いて学習されました。グラスゴー大学の研究チームはニューラルネットワークを構築し、3,456種類の反応を用いて学習させました。そのうち576種類は検証のために保留され、1,728種類の反応でテストされました。
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このシステムは非常に正確で、シミュレーションによると、化学反応が起こるかどうかを約86%の確率で予測できます。この段階の後、ロボットはアルゴリズムによって選択された反応のいくつかを実行し始めることができます。
このシステムは、化学者がおそらく何の役にも立たない無意味な実験を放棄するのを支援することで、時間と労力を節約します。また、薬剤、染料、または新素材のための新しい分子を見つけるためにどのような反応を探索すべきかについてのヒントも提供します。
「反応全体の10％だけを実現することで、実験を実施することなく残りの90％の結果を予測できる」と論文は述べている。
このロボットシステムは、最大6件の実験を同時に、そして1日に最大36件の実験を実行できます。これは人間が行う3～4件の実験をはるかに上回ります。これは印象的な数字ですが、だからといってプロの化学者に取って代わるわけではありません。すべては人間の専門知識によってアルゴリズムを微調整することにかかっており、AIの性能は訓練されたレベルにのみ左右されます。®
