पोलिश AI रोबोट ने खोजीं चार नई रासायनिक अभिक्रियाएं

पोलिश विज्ञान अकादमी (PAN) के कार्बनिक रसायन संस्थान (IChO PAN) में बने एक स्वायत्त रोबोट ने AI एल्गोरिदम की मदद से चार ऐसी रासायनिक अभिक्रियाएं खोजी हैं, जो अब तक अज्ञात थीं। रोबोट ने प्रयोग खुद किए और उनके नतीजों का विश्लेषण भी साथ-साथ किया। शोध के नतीजे प्रतिष्ठित पत्रिका «Nature Communications» में प्रकाशित हुए हैं।

चिरल अणुओं की खोज का स्वचालन

यह प्रणाली असममित ऑर्गेनोकैटलिसिस में खोज को तेज करने के लिए बनाई गई है। इस क्षेत्र में कार्बनिक उत्प्रेरकों से चिरल अणु तैयार किए जाते हैं। ऐसे अणु दो रूपों में हो सकते हैं, जो एक-दूसरे के दर्पण प्रतिबिंब होते हैं और जिन्हें एनेंटियोमर कहा जाता है। इसकी तुलना इंसान के बाएं और दाएं हाथ से की जा सकती है। दोनों रूप शरीर के अणुओं से अलग-अलग तरीके से प्रतिक्रिया कर सकते हैं, इसलिए सुरक्षित दवाओं के डिजाइन में केवल वांछित रूप को चुनकर बनाना बड़ी चुनौती है। अब तक एक अनुभवी रसायनशास्त्री को एक अभिक्रिया का नतीजा जांचने में आमतौर पर कई घंटे लगते थे।

3D प्रिंटेड हिस्सों वाली मशीन

रोबोट तीन अक्षों पर चलने वाला तरल-हस्तांतरण उपकरण है। इसमें विशेष सुई, दूर से नियंत्रित सिरिंज पंप और रिएक्टर लगे हैं, जबकि वायल रखने के स्टैंड 3D प्रिंटर से बने हैं। नमूनों को माइनस 40 से लगभग 90 डिग्री सेल्सियस तक ठंडा या गर्म किया जा सकता है। यह घोल मिलाकर अभिक्रियाएं तैयार करता है और क्रोमैटोग्राफी आधारित मॉड्यूल से एनेंटियोमेरिक अधिशेष पढ़ता है। दो मॉड्यूल के साथ रोज 40 से 50 मिश्रणों का विश्लेषण संभव है, और मशीन रात व सप्ताहांत में भी काम करती है। इसके रचयिता IChO PAN के डॉक्टरेट शोधार्थी Patryk Klochowicz हैं।

निर्णय लेने वाली AI

बाद में रोबोट में AI एल्गोरिदम जोड़ा गया, जो तापमान और अवधि जैसी शर्तें तय करता है और क्रोमैटोग्राफी नतीजों से बताता है कि उत्पाद बना या नहीं और वह चिरल है या नहीं। नियंत्रण के लिए डीप रीइंफोर्समेंट लर्निंग का इस्तेमाल हुआ। असली प्रयोगशाला से पहले दो सिम्युलेटर में प्रशिक्षण हुआ: पहले एजेंट के लिए 20 मिलियन और दूसरे के लिए लगभग 10 मिलियन इंटरैक्शन लगे। मुख्य लेखक के अनुसार इतने परीक्षण सामान्य प्रयोगशाला में असंभव होते।

फिर भी उनका कहना है कि AI और ऑटोमेशन शोधकर्ताओं की जगह नहीं लेंगे; मानवीय अंतर्ज्ञान और अमूर्त सोच अब भी अहम हैं। दवाओं के लिए उपयोगी संभावित कार्बनिक अणुओं की संख्या लगभग 10^60 आंकी जाती है, और ऐसे सिस्टम इस विशाल क्षेत्र को खंगालने में मदद करेंगे।