AI化学者はどれくらい効果的ですか？人間の介入なしに、6か月分の作業を5日間で完了

近年、産業と科学の高まるニーズを満たすために、化学分野の科学者は触媒反応の効率と選択性の向上に取り組んでいます。

触媒反応は多くの化学プロセスの中心であり、反応の選択性と収率を調整するためのリガンドの使用が重要な要素となります。しかし、従来の触媒の発見と最適化の方法は通常、時間がかかり、材料を大量に消費し、手作業と経験に大きく依存しています。

この問題を解決するために、ノースカロライナ州立大学とイーストマンケミカル社の研究チームは、Fast-Catと呼ばれる自動化された実験室を開発しました。

Fast-Cat は、人工知能 (AI) と自動化技術を組み合わせることで、高速で効率的かつ自動化された触媒反応を実現すると報告されています。高温、高圧、気液反応を完全に自律的かつ連続的に実行できるだけでなく、各反応の出力結果を分析し、人間の介入なしにさまざまな変数が各実験結果に与える影響を判断することもできます。

「自動運転触媒実験室による自律反応パレートフロントマッピング」と題された関連研究論文が、科学誌「Nature Chemical Engineering」に掲載されました。

驚くべきことに、従来の方法では6か月かかるよりも多くの情報をわずか5日間で提供できるため、化学研究と工業生産に新たな可能性をもたらします。研究チームは、Fast-Catの出現は触媒反応研究における新たな時代の到来を告げるものだと述べた。

Fast-Cat はなぜ人間より速いのでしょうか?

論文によると、Fast-Cat は自動化された実験システムと AI 駆動型の実験計画を使用して、触媒反応の実験プロセスを完全に自動化し、インテリジェント化します。その動作原理は、触媒反応におけるさまざまな変数の影響を深く理解し、AI アルゴリズムを使用して実験設計を継続的に学習および最適化し、最適な反応条件を迅速に見つけることです。

図｜Fast-Catワークフローの概要。入力: 事前データ、制約、最適化目標。ループ: 現在のハイパーボリューム (HV) を決定し、モンテ カルロ (MC) が新しいポイントで ML モデルをサンプリングし、予測によって得られたハイパーボリュームに基づいてポイントをランク付けし (ポイント 1 の緑の星は、HV の改善が最も大きい予測を示し、次にポイント 2 と 3 が続きます)、最良の予測を実験して繰り返します。出力: 最先端の代替モデル (表面プロットと特徴分析) と実験データ ポイント (パレート フロント)。

Fast-Cat の操作プロセスには、主に準備、起動、操作、パレート スクリーニング サイクルの 4 つのステップが含まれます。

準備段階では、研究者は、触媒、リガンド、基質など、実験に必要な試薬やリガンドを事前に準備し、システムにロードする必要があります。これらの試薬は自動試薬補充モジュールにロードされ、実験に常に十分な試薬が供給されるようにします。

起動フェーズは実験の始まりです。システムは、液体とガスの流量、圧力、その他のパラメータを含む実験条件を自動的に調整し、必要な反応圧力と組成を実現します。

運転段階では、高温高圧の気液相触媒反応を連続的に実行し、反応生成物を自動的に収集して分析します。

Fast-Cat を起動すると、自動的に高温高圧の気液相触媒反応が開始されます。これらの反応は、均一な反応混合を確保し、正確な反応データを得るために、流動条件下で実行されることがよくあります。システムは、事前に設定された実験計画に従って一連の実験を継続的に実行し、大量の反応データを迅速に収集します。

各実験の後、Fast-Cat は反応生成物を自動的に収集し、ガスクロマトグラフ (GC) などのオンライン分析装置を使用して分析します。分析結果には、製品の種類、収率、選択性などが含まれます。

その後、実験データは Fast-Cat のデータ分析モジュールにアップロードされ、リアルタイムで処理および分析されます。 Fast-Cat は機械学習アルゴリズムを通じて、大量の実験データから規則性とパターンを抽出し、この情報に基づいて次の実験ラウンドの条件を調整することができます。

反応条件をさらに最適化し、触媒効率を向上させるために、Fast-Cat は各実験の結果に基づいて次の実験ラウンドの条件を調整します。この循環フィードバック機構により、Fast-Cat は最適な反応条件を徐々に見つけ出し、パレートスクリーニングサイクル段階に属する触媒反応の迅速な最適化を実現できます。

パレート最適化の原則に従って、Fast-Cat は複数の目的間の最適なバランスを追求します。たとえば、製品の収率を高めると選択性が低下する可能性があるため、これら 2 つの目標の間でトレードオフを行う必要があります。

Fast-Cat は、実験結果に基づいて実験条件を調整し、複数の目的の中で最適なソリューションを見つけます。これには複数回の実験と最適化が必要になる場合があります。

実験全体を通して、実験プロセスの安全性と安定性を確保するために、Fast-Cat は温度、圧力、流量などのさまざまなパラメータを自動的に監視します。必要に応じて、システムは自動的に試薬を補充し、機器をメンテナンスして、実験の継続性と安定性を確保します。
Fast-Cat は研究過程で注目すべき成果を達成したと報告されています。

研究者らは、さまざまなリガンドの触媒特性を包括的にテストおよび分析することで、さまざまな実験条件が反応収率と選択性にどのように影響するかを発見しました。

Fast-Cat は、リガンド構造と反応条件を最適化することで、触媒反応の効率と選択性を向上させることに成功し、触媒分野の研究と応用に新たなアイデアと方法をもたらしました。

Fast-Cat は触媒反応研究において顕著な成果を達成しましたが、いくつかの制限と課題がまだ存在しています。

たとえば、システムは実験条件によって制限され、すべての可能な反応状況をカバーできない場合があります。いくつかの複雑な触媒反応システムでは、Fast-Cat のインテリジェンス レベルをさらに向上させる必要があります。

研究者らは、今後の研究の方向性として、システム設計のさらなる最適化、より高度な人工知能アルゴリズムの開発、Fast-Catのより幅広い分野への応用の拡大などを挙げた。

AIが化学実験の効率化を実現

近年、Fast-Cat以外にも、AIを活用した触媒研究の分野では一連の重要な研究成果が出ています。たとえば、人工知能を使用して、大規模な触媒合成のワークフローを最適化することができます。

AI4scienceの分野でも、セルフサービス化学合成ロボットRoboChemなど、多くの関連研究でAIが研究効率を向上できることが示されています。

研究チームは、Fast-Catは触媒反応研究分野における重要な技術革新であり、幅広い応用の可能性があると述べた。

例えば、化学・製薬業界においては、Fast-Cat は触媒の研究開発や最適化のための重要なツールとなり、新薬や新素材の開発をサポートすることが期待されています。 Fast-Cat のインテリジェントで自動化された機能は、環境に優しい化学物質の生産、エネルギーの節約、排出量の削減を実現するための新しい方法と可能性も提供します。

今後、Fast-Cat 技術の継続的な改善と推進により、Fast-Cat に基づくさらなる研究成果と革新的なアプリケーションが生まれることが期待されます。

さらに、触媒反応のメカニズムと性能に対する理解が深まることで、AI は人間がより効率的で環境に優しい触媒と反応システムを開発するのを支援し、触媒分野の発展を新たな高みへと押し上げることが期待されます。

参考リンク:

https://www.nature.com/articles/s44286-024-00033-5

https://news.ncsu.edu/2024/02/ai-driven-lab-speeds-cataracy-research/

https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.iecr.3c02520