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成果簡(jiǎn)介

加州大學(xué)伯克利分校Omar M. Yaghi院士等人提出了一個(gè)新的框架，將人工智能模型GPT-4集成到網(wǎng)狀化學(xué)實(shí)驗(yàn)的迭代過(guò)程中，利用人工智能與人類(lèi)研究人員之間的互動(dòng)合作工作流。這個(gè)GPT-4網(wǎng)狀化學(xué)家是一個(gè)由三個(gè)階段組成的綜合系統(tǒng)。每一種都以不同的方式使用GPT-4，其中GPT-4提供化學(xué)實(shí)驗(yàn)的詳細(xì)說(shuō)明，人類(lèi)提供實(shí)驗(yàn)結(jié)果的反饋，包括成功和失敗，以便在下一個(gè)迭代中人工智能的上下文學(xué)習(xí)。

這種迭代的人機(jī)交互使GPT-4能夠通過(guò)快速學(xué)習(xí)策略從結(jié)果中學(xué)習(xí)，就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的化學(xué)家一樣。重要的是，該系統(tǒng)基于自然語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)和操作，消除了對(duì)編碼技能的需要，因此，所有化學(xué)家都可以使用它。作者與GPT-4 Reticular Chemist的合作指導(dǎo)、發(fā)現(xiàn)了一系列MOF，每個(gè)合成都通過(guò)迭代反饋和專(zhuān)家建議進(jìn)行微調(diào)。通過(guò)利用像GPT-4這樣的大型語(yǔ)言模型的能力來(lái)提高研究活動(dòng)的可行性和效率，該工作流在科學(xué)研究中具有更廣泛應(yīng)用的潛力。

他，鼻祖級(jí)人物，運(yùn)用GPT-4，發(fā)表第30篇Angew！

相關(guān)工作以《A GPT-4 Reticular Chemist for Guiding MOF Discovery》為題在《Angewandte Chemie International Edition》上發(fā)表論文。值得注意的是，這也是Omar M. Yaghi院士在《Angewandte Chemie International Edition》上發(fā)表的第30篇論文。

往期報(bào)道可見(jiàn)：他，MOF鼻祖，運(yùn)用ChatGPT發(fā)表第88篇JACS！

圖文導(dǎo)讀

圖1. 基于GPT-4框架的示意圖。

本文設(shè)計(jì)了一個(gè)新的快速學(xué)習(xí)策略框架，將GPT-4整合到網(wǎng)狀化學(xué)中，利用人類(lèi)反饋來(lái)加速發(fā)現(xiàn)新的MOF。令人印象深刻的是，這種基于雙向?qū)W習(xí)過(guò)程的共生人類(lèi)-人工智能協(xié)作導(dǎo)致了四種具有相同通用化學(xué)式[Al₃(μ-OH)₃(HCOO)₃(BTB-X)]的MOF的連續(xù)發(fā)現(xiàn)，并在下面進(jìn)一步定義和闡述。值得注意的是，這些MOF及其連接物的合成以及隨后的優(yōu)化和表征都是由GPT-4設(shè)計(jì)并由人類(lèi)研究員執(zhí)行的。

本文開(kāi)發(fā)的框架允許快速適應(yīng)大型語(yǔ)言模型(LLMs)，如GPT-4，通過(guò)提示工程和上下文學(xué)習(xí)，在人類(lèi)反饋的驅(qū)動(dòng)下，網(wǎng)狀化學(xué)領(lǐng)域。該過(guò)程包括三個(gè)相互關(guān)聯(lián)的階段，每個(gè)階段都使用GPT-4作為網(wǎng)狀化學(xué)試劑，通過(guò)定制的提示與人類(lèi)對(duì)應(yīng)物進(jìn)行不同程度的交互，將其稱(chēng)為ChemScope、ChemNavigator和ChemExecutor，如圖1所示。

圖2. 基于GPT-4網(wǎng)狀化學(xué)家指導(dǎo)發(fā)現(xiàn)MOF-521。

MOF發(fā)現(xiàn)的完整過(guò)程包括使用圖1中概述的GPT-4網(wǎng)狀化學(xué)家工作流程，并包括四種新的MOF(圖2a：MOF-521-H，-oF，-mF，-CH₃)的創(chuàng)建。值得注意的是，其中一種化合物MOF-521-H是之前在合成另一種MOF-520時(shí)意外發(fā)現(xiàn)的副產(chǎn)物，但尚未發(fā)表。然而，GPT-4網(wǎng)狀化學(xué)家不知道并因此不受先前研究的合成細(xì)節(jié)的影響，獨(dú)立設(shè)計(jì)了這四種新型MOF的策略，包括MOF-521-H。有趣的是，由GPT-4建立的優(yōu)化合成條件與人類(lèi)之前單獨(dú)發(fā)現(xiàn)的條件略有不同。

表1. GPT-4網(wǎng)狀化學(xué)家通過(guò)迭代學(xué)習(xí)和推理過(guò)程獲得MOF-521的合成條件

簡(jiǎn)而言之，在初始階段，第一階段是ChemNavigator主要通過(guò)全面的文獻(xiàn)綜述來(lái)指導(dǎo)人類(lèi)研究人員尋找合成路線以獲得連接體。根據(jù)初步的合成計(jì)劃，對(duì)話指導(dǎo)人類(lèi)進(jìn)行有機(jī)合成反應(yīng)，克服挑戰(zhàn)，最終確認(rèn)連接體。有了連接體，并指導(dǎo)人們總結(jié)文獻(xiàn)檢索，第二階段的研究重點(diǎn)是確定MOF形成的最佳條件，包括對(duì)金屬-連接體比例、溫度、反應(yīng)時(shí)間、調(diào)節(jié)劑及其比例的修改。

圖3. 合成的MOF-521化合物的結(jié)構(gòu)表征。

在Reticular ChemNavigator的建議指導(dǎo)下，經(jīng)過(guò)多輪優(yōu)化，得到了所有化合物的單晶。除了MOF-521-CH₃由于棒狀單晶太小，無(wú)法進(jìn)行單晶X射線衍射(SXRD)外，其余三種化合物都足夠大，可以用SXRD進(jìn)行結(jié)構(gòu)表征。隨著進(jìn)一步研究，GPT-4和人類(lèi)發(fā)現(xiàn)模擬和實(shí)驗(yàn)的PXRD模式之間有很好的一致性，這表明所有四種MOF-521化合物都是在相同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下構(gòu)建的(圖3a)。

第三階段是關(guān)鍵階段，Reticular ChemNavigator開(kāi)始研究獲得的MOF- 521化合物的永久孔隙度。對(duì)測(cè)量的設(shè)置和分析結(jié)果的解釋提出了有益的建議。通過(guò)氮吸附測(cè)量證實(shí)了MOF-521家族的永久孔隙率，實(shí)驗(yàn)測(cè)量的4種MOF的比表面積與Material Studio的預(yù)測(cè)一致(表2)。所有化合物均表現(xiàn)為I型等溫線，沒(méi)有明顯的滯后現(xiàn)象，從計(jì)算數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)看，孔隙率與框架中官能團(tuán)大小的關(guān)系有一個(gè)大致的趨勢(shì)。

表2. MOF-521化合物的孔隙率數(shù)據(jù)

圖4. 多種MOF-521化合物完成每個(gè)階段的提示迭代次數(shù)。

如圖4所示，四種MOF-521化合物的提示迭代總數(shù)是相似的。提示迭代的次數(shù)是衡量每種化合物的合成、表征和分析的效率和復(fù)雜性的有價(jià)值的指標(biāo)。這一觀察結(jié)果值得注意，因?yàn)樗鼜?qiáng)調(diào)了GPT-4作為網(wǎng)狀化學(xué)家發(fā)現(xiàn)新MOF的有效性的可重復(fù)性和穩(wěn)定性?？紤]到每種化合物的發(fā)現(xiàn)途徑在有機(jī)連接體制備、合成條件優(yōu)化和性質(zhì)表征等方面不同，化合物之間迭代的相似性尤其值得注意。從這個(gè)角度來(lái)看，這四個(gè)連接體可以被概念化為不同的發(fā)現(xiàn)敘述，每個(gè)敘述都證明了GPT-4在作為MOF探索的網(wǎng)狀化學(xué)家方面具有可重復(fù)的功效。

此外，即使在相同的階段，GPT-4也遇到了不同的路線。例如，在合成條件篩選階段，一種途徑可能優(yōu)先考慮溫度，而另一種途徑可能強(qiáng)調(diào)金屬與連接體的比例。這種靈活的方法由GPT-4進(jìn)行調(diào)整并提供量身定制的建議，對(duì)于不同的場(chǎng)景，展示了其應(yīng)對(duì)不同挑戰(zhàn)的能力。每個(gè)化合物的迭代次數(shù)一致表明，無(wú)論不同的路線和決策如何，實(shí)現(xiàn)最佳階段目標(biāo)的步驟和工作量都是相似的。這種一致性強(qiáng)調(diào)了GPT-4避免陷入優(yōu)柔寡斷或無(wú)效途徑的能力。

文獻(xiàn)信息

A GPT-4 Reticular Chemist for Guiding MOF Discovery，Angewandte Chemie International Edition，2023.

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202311983

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