Yeni bir yapay zeka, çözelti içindeki molekülleri simüle etme gibi karmaşık bir süreci, kullanıcı dostu bir sohbet arayüzüne dönüştürerek hesaplamalı kimyayı uzman olmayanlara erişilebilir hale getiriyor.
Detaylar haberimizde…
Gelişmiş hesaplamalı yazılımlar, moleküler simülasyonları çalıştırma süreçlerinin çoğunu otomatikleştirerek kuantum kimyası araştırmalarını kolaylaştırıyor. Ancak bu yazılım paketlerinin karmaşık tasarımı, kullanımlarını genellikle özel hesaplama teknikleri konusunda eğitim almış teorik kimyagerlerle sınırlıyor.
Emory Üniversitesi’nde geliştirilen yeni bir web platformu, kullanıcı dostu bir sohbet botu aracılığıyla bu sınırlamayı aşıyor.
Sohbet botu, uzman olmayan kullanıcılara moleküler simülasyonları ayarlama ve çözelti içindeki molekülleri görselleştirme sürecinde adım adım rehberlik ediyor. Bu sayede, lisans öğrencileri de dahil olmak üzere herhangi bir kimyager, sohbet ederek karmaşık kuantum mekaniksel simülasyonları yapılandırabiliyor ve çalıştırabiliyor.
Ücretsiz ve herkese açık olan bu platform – AutoSolvateWeb olarak biliniyor – öncelikle bulut altyapısı üzerinde çalışarak gelişmiş hesaplamalı araştırma araçlarına erişimi daha da genişletiyor.
Chemical Science dergisinde yayınlanan bir kavram kanıtı makalesi, AutoSolvateWeb’in yapay zeka entegrasyonunda eğitim ve bilimsel araştırmada önemli bir adım olduğunu gösteriyor.
AutoSolvateWeb’in İşlevi ve Uygulamaları
AutoSolvateWeb, belirli bir kimyasalın (çözünen) ve onu çözmek için kullanılan bir maddenin (çözücü) simülasyonlarını kurmaya odaklanıyor. Sonuç olarak ortaya çıkan çözelti (solvat), 3 boyutlu filmler şeklinde sunuluyor.
Emory’de kimya alanında yardımcı doçent olan ve AutoSolvateWeb’in geliştirilmesine öncülük eden Fang Liu, “Bu, çözeltideki moleküllerin etkileşimine atomik düzeyde bir bakış açısı sunan bir mikroskop gibidir” diyor.
AutoSolvateWeb’in geniş erişilebilirliği, çözelti içindeki moleküllerin davranışlarını ele alan geniş ve yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmak için değerli bir araç olmasını sağlıyor. Bu tür veri kümeleri, yenilenebilir enerjiden insan sağlığına kadar her alanda makine öğrenimi tekniklerini uygulamak için bir temel oluşturuyor.
Chemical Science makalesinin ortak yazarı ve Emory’de kimya alanında doktora öğrencisi olan Fangning Ren, “Amacımız bilimsel keşfi hızlandırmaya yardımcı olmak” diyor.
Eski bir Emory araştırma uzmanı olan Rohit Gadde, makalenin ilk yazarı. Ek ortak yazarlar arasında Emory’de kimya alanında lisansüstü öğrencisi Lechen Dong; Emory’de kimya alanında yardımcı doçent Yao Wang; eski bir Emory misafir bilimcisi Sreelaya Devaguptam ve Clemson Üniversitesi’nde eski bir lisansüstü araştırma asistanı Rajat Mittal yer alıyor.
Karmaşık Görevlerin Otomatikleştirilmesi
Teorik bir kimyager olan Liu, çözelti fazındaki moleküler özellikleri ve reaksiyonları modelleme ve deşifre etme dahil olmak üzere hesaplamalı kimyaya odaklanan bir ekibe liderlik ediyor.
Çözelti içindeki bir molekül için kuantum kimyası programı çalıştırmadan önce, moleküler simülasyon yoluyla çözünen molekülün geometrisini ve çevredeki çözücü moleküllerinin konumunu ve yönelimini belirlemek gerekiyor. Bu simülasyonları kurma ve çalıştırma süreci karmaşık ve zaman alıcı olduğundan, araştırmacıların bu tür hesaplamaları ne sıklıkla yapabileceklerini sınırlıyor.
2022’de Liu grubu, AutoSolvate adını verdiği bir sistemle bu hesaplamaların çoğunu otomatikleştirmenin bir yolunu geliştirdi. Bu sistem, deneyimli teorik kimyagerlerin bir süper bilgisayarda simülasyon çalıştırmak için girmesi gereken yüzlerce satır kodunu birkaç satıra indirdi.
AutoSolvate, daha deneyimli teorik kimyagerlere yönelik komut satırı arayüzüne ek olarak, simülasyonları çalıştırmayı öğrenen lisansüstü öğrenciler için uygun sezgisel bir grafik arayüzü de içeriyordu.
AutoSolvateWeb, bu temel üzerine inşa edilmiş durumda.
Kimya’ya Erişimin Genişletilmesi
AutoSolvateWeb, öncelikle bulut altyapısı üzerinde çalışarak donanım yapılandırma zorluklarının üstesinden geliyor ve gelişmiş hesaplamalı araştırmalar için öğrenme eğrisini daha da düzleştiriyor. Sohbet botu, ön uçta bilgisayar kodu yerine doğal dilde iletişim kurarken, AutoSolvateWeb arka uçtaki yazılım süreçlerini otomatikleştiriyor.
Liu, “Kimyagerler, çözmek istedikleri belirli sorunlara daha fazla odaklanabilmeleri için bilgisayar kodu yazmayı öğrenmek için daha az zaman harcayabilirler” diye açıklıyor. “Ayrıca öğrencilerin çözelti içindeki moleküllerin dinamiklerini daha kapsamlı bir şekilde anlayabilmeleri için simülasyonları kendi başlarına çalıştırmalarını sağlamak istiyoruz.”
ChatGPT gibi büyük dil modeli (LLM) sohbet botu yerine, AutoSolvateWeb sohbet botu öncelikle kural tabanlı. Gerçek bir insan gibi çeşitli konularda sohbet etmez, ancak çevrimiçi bankacılık gibi müşteri hizmetleri için kullanılan sohbet botlarına benzer şekilde belirli görevlere yönelik.
Sohbet botu, kullanıcıdan kafein gibi ilgilenilen bir molekülün adını yazmasını ve ardından kafeini içinde çözmek için su gibi bir çözücü seçmesini ister. Sistem, Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından bir araya getirilen, serbestçe erişilebilen çevrimiçi kimyasal bilgilerin dünyanın en büyük koleksiyonu olan PubChem’den veri alıyor.
Sohbet botu, iş akışı için gereken birden fazla açık kaynaklı yazılım programını sorunsuz bir şekilde entegre ederek bulut ortamında kullanıcıya adım adım rehberlik ediyor. Tüm uygun parametreler otomatik işlem aracılığıyla hesaplandıktan sonra, AutoSolvateWeb simülasyonu oluşturmak için sonuçları bir Ulusal Bilim Vakfı süper bilgisayarına gönderiyor.
Süper bilgisayar bir yörünge dosyası döndürüyor. Kullanıcı, bu dosyayı indirebilir ve dosyayı talep ettiği simülasyonun 3 boyutlu bir filmine dönüştürmek için açık kaynaklı yazılım kullanabilir.
Görmek İnanmaktır
AutoSolvateWeb, kimyanın nasıl öğretildiğini geliştirmeye hazırlanıyor.
Ren, “Bilgisayarlar giderek daha güçlü hale geldikçe, bilimsel araştırmalar için daha önemli hale geliyorlar” diyor. “Lisans öğrencisi kimyagerlerin, araştırmanın nasıl yapıldığına dair gelişmelerle aynı adımı atabilmeleri için bilgisayar simülasyonlarına aşina olmaları gerekiyor.”
Ren, bir sıvıda kimyasalların yapısını analiz etmek için kullanılan bir teknik olan solvatokromizmi, eğitim için bilgisayar simülasyonlarının gücüne bir örnek olarak veriyor.
Lisans öğrencileri tipik olarak solvatokromizmi laboratuvar deneylerinde Riechart boyası olarak bilinen bir çözüneni farklı çözücülerde çözerek öğreniyorlar. Çözelti, çözünen moleküllerin ışığı nasıl emdiğine bağlı olarak mavi, kırmızı, yeşil veya sarıya dönüyor.
Bu fenomenin en basit açıklaması, renk varyasyonlarının bir çözücünün polaritesindeki varyasyonlardan kaynaklandığı. Polaritedeki değişiklikler, bir molekülün temel durumunu farklı şekilde stabilize eder, bu da sırayla bir molekülün ışık dalga boyu boyunca emilim tepe noktasını etkiler.
Açıklaması daha zor olan şey, bu kuralın istisnaları. Bazen benzer polaritelere sahip çözücüler, çözünen ve çözücü arasında oluşan hidrojen bağlarının şekli nedeniyle farklı renkler üretir.
Liu, “Öğrencilerin bu durumda hidrojen bağının nasıl özel bir rol oynadığını tam olarak anlamaları için bir bilgisayar simülasyonu çalıştırmaları gerekiyor” diyor. “Görmek inanmaktır. Olayları mikroskobik ölçekte anlayabilmeniz için yapıya hareket halindeyken doğrudan bakmanız gerekir.”
Bu tür ayrıntılı görselleştirmeler, öğrencilerin ders kitaplarındaki kavramları ezberlemenin ötesine geçerek kendi keşiflerini yapmaları ve analiz etmeleri için eleştirel düşünmeyi öğrenmelerine yardımcı olur, diyor.
Ren, “Bilimde sadece ne olduğunu anlamak istemiyoruz” diye ekliyor. “Neden olduğunu bilmek istiyoruz.”
Küçük Moleküller, Büyük Veri
Liu ve meslektaşları şu anda AutoSolvateWeb’in çözebileceği kimyasal sistemlerin aralığını, çözünen olarak tek organik moleküller gibi sınırlamaların ötesine geçerek genişletmek için çalışıyorlar. Ayrıca platformun yalnızca veri üretme yeteneğini değil, aynı zamanda bu verileri açık kaynak formatında kimya topluluğu genelinde depolama ve serbestçe değiştirme yeteneğini de geliştiriyorlar.
Araştırmacılar, hesaplamalı kimya araştırmalarını demokratikleştirme konusundaki öncü çalışmalarının doğa bilimleri genelinde benzer girişimlere ilham vereceğini umuyorlar. Ren, nihai amaçlarının, temel bilimlerin çeşitli alanlarında yapay zekayı birbirine bağlayarak disiplinler arası araştırmaların gücünü artırmaya yardımcı olmak olduğunu açıklıyor.
Derleyen: Enis Yabar
