Scheikundigen van de Universiteit van Amsterdam (UvA) hebben een autonome robot voor chemische synthese ontwikkeld, die wordt aangestuurd met behulp van kunstmatige intelligentie (AI). Het apparaat, RoboChem, werkt sneller en nauwkeuriger dan zijn menselijke evenknie. Bovendien blijkt RoboChem bijzonder vindingrijk.
Als eerste in zijn soort kan het apparaat voor een belangrijke versnelling zorgen in de zoektocht naar moleculen met farmaceutische en andere toepassingen. De eerste resultaten van RoboChem zijn op 25 januari gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift ‘Science’.
RoboChem werd ontwikkeld door prof. dr. Timothy Noël en zijn groep bij het Van ’t Hoff Institute for Molecular Sciences van de UvA. In de Science-publicatie beschrijven de onderzoekers hoe RoboChem in feite een zeer precieze en betrouwbare chemicus is, die verschillende reacties kan uitvoeren en de hoeveelheid afval minimaliseert. Het systeem werkt 24 uur per dag, autonoom, snel en onvermoeibaar. Noël: ‘In een week kunnen we de synthese van zo’n tien tot twintig moleculen optimaliseren. Een promovendus zou daar maanden over doen. De robot levert niet alleen de beste reactiecondities, maar ook de beste instellingen voor opschaling. Dit betekent dat we hoeveelheden kunnen produceren die direct relevant zijn voor bijvoorbeeld de farmaceutische industrie.’
Het ‘brein’ van RoboChem
De groep van Noël heeft veel expertise op het gebied van de flowchemie. Dat is een nieuwe manier voor het uitvoeren van chemische syntheses. Een systeem van kleine, flexibele slangetjes vervangt de gebruikelijke bekers, kolven en ander chemisch glaswerk. In RoboChem zuigt een robotnaald voorzichtig kleine hoeveelheden van de uitgangsstoffen op, en mengt deze vervolgens door elkaar. In totaal stroomt steeds iets meer dan een halve milliliter reactiemengsel door de slangetjes naar de reactor. Hier zet het licht van krachtige LED’s de moleculaire omzetting in gang door een fotokatalysator te activeren. Het reactiemengsel stroomt dan verder naar een geautomatiseerde NMR-spectrometer die de nieuw gevormde moleculen identificeert. Deze gegevens worden in real-time doorgestuurd naar de computer die RoboChem bestuurt. ‘Dit is het brein achter RoboChem, dat alle informatie verwerkt met behulp van kunstmatige intelligentie’, vertelt Noël. We gebruiken een machine learning-algoritme dat zelfstandig bepaalt welke reacties moeten worden uitgevoerd. Het streeft altijd naar de optimale uitkomst en verbetert voortdurend zijn begrip van de achterliggende chemie.’
Indrukwekkende vindingrijkheid
De groep heeft veel moeite gedaan om de resultaten van RoboChem te verifiëren. Alle moleculen die nu in het Science-paper zijn gepubliceerd, werden handmatig geïsoleerd en gecontroleerd. Noël is onder de indruk van de vindingrijkheid van het systeem: ‘Ik werk al meer dan tien jaar aan fotokatalyse en toch geeft RoboChem resultaten die ik niet had kunnen voorspellen. Het systeem identificeerde bijvoorbeeld reacties waarvoor maar heel weinig licht nodig is. Af en toe moest ik me achter mijn oren krabben en goed doorgronden wat het precies had gedaan. Dan vraag je je af: zouden wij het op dezelfde manier hebben gedaan? Achteraf zie je de logica van RoboChem. Maar ik betwijfel of we zelf zulke resultaten hadden behaald. In ieder geval niet zo snel.’
De onderzoekers gebruikten RoboChem ook om eerder onderzoek, gepubliceerd in vier willekeurig gekozen wetenschappelijke publicaties, te herhalen. Vervolgens stelden ze vast of Robochem dezelfde – of betere – resultaten opleverde. ‘In ongeveer 80% van de gevallen leverde het systeem betere resultaten. Voor de andere 20% zijn de resultaten vergelijkbaar’, zegt Noël. Hij twijfelt er niet aan dat een AI-ondersteunde benadering voordeel oplevert voor chemisch onderzoek in de breedst mogelijke zin.
Doorbraken in de chemie met AI
Volgens Noël ligt de relevantie van RoboChem en andere ‘computergestuurde’ chemie ook in het genereren van hoogwaardige data. Dit zal het toekomstige gebruik van AI ten goede komen. ‘In het huidige chemisch onderzoek worden slechts enkele moleculen grondig onderzocht. De resultaten worden vervolgens geëxtrapoleerd naar schijnbaar vergelijkbare moleculen. RoboChem produceert een complete en uitgebreide dataset, waarbij voor elk individueel molecuul alle relevante parameters worden verkregen. Dat biedt veel meer inzicht.’
Een ander kenmerk is dat het systeem ook ‘negatieve’ gegevens registreert. In de huidige wetenschappelijke praktijk hebben de meeste gepubliceerde gegevens alleen betrekking op succesvolle experimenten. ‘Een mislukt experiment levert ook relevante data op’, zegt Noël, ‘maar die vind je alleen in de handgeschreven labnotities van de onderzoekers. Dat wordt niet gepubliceerd en is dus niet beschikbaar voor AI-ondersteunde chemie. RoboChem zal daar ook verandering in gaan brengen. Ik twijfel er niet aan dat je dit soort robots nodig zult hebben als je in de chemie doorbraken wilt realiseren met AI.’
Photo credit: UVA/HIMS
