Google Çeviri gibi yapay zeka yazılımlarını göz önüne aldığımızda bu programlar bir dilden bir diğerine tercüme yaptıklarında önce harfleri sonra da kelimeleri tanırlar. Böylelikle bir cümlenin herhangi bir dildeki karşılığını bize sunmaktadırlar. Benzer şekilde, atomları harfler ve molekülleri de kelimeler olarak düşünerek bize kimyasal reaksiyonların nasıl sonuçlanacağı konusunda yardımcı olabilirler mi? Zürih’te yer alan IBM Research’ten araştırmacılar yapay zekânın organik bileşiklerin işin içine girdiği kimyasal reaksiyonların sonuçlarını, ürünlerini öngörmede yetenekli olabileceğini yeni gerçekleşen bir konferansta gösterdiler. Böyle bir yapay zekâ programı ilaçların geliştirilmesini hızlandıracak bir atılım sağlayabilir.
Bilim insanları bilgisayarlar organik kimyasal reaksiyonların sonuçlarını öngörmeye yardımcı olabilsin diye geçen 50 yılda bilgisayarlara kimyanın nasıl çalıştığını öğretmeyi denediler [1]. Ancak, organik kimyasallar olağandışı karmaşık olabilir ve onların davranışını çözen simülasyonlar zaman alıcı ve hatalı olabilir. Örneğin, bilgiye dayalı bir yapay zeka programı olan Ulsan Ulusal Bilim ve Teknoloji Enstitüsü’nden Bartosz Grzybowski’nin araştırma grubunun geliştirdiği 20 bin kimyasal kuralı barındıran Chematica retrosentez programı 15 yıllık bir çabanın ürünü [2].
Bunun yerine, IBM’deki araştırmacılar farklı diller arası tercümeler için kullanılan bir tür yapay zekâ programını ele aldılar ve onu organik kimyaya uygun hâle nasıl getirebileceklerini düşündüler. Görünürde bir problem yoktu. IBM Research’te çalışan Teodoro Laino’ya göre,
“İngilizce dilini Almanca veya Çince’ye tercüme etmek yerine biz aynı yapay zeka teknolojisini yüzbinlerce veya milyonlarca kimyasal reaksiyon için ele aldık ve organik kimya dilinin temel yapısını yapay zeka öğrendi ve olası organik kimyasal reaksiyonların sonuçlarını öngörmeyi denedi.”
Bu programda, kimyasal yapılar ilk olarak bir dizi harf ve sayılara dönüştürülür. Sonra program reaksiyonu dil işleme için geliştirilen dayanıklı algoritmaları kullanarak bir tercüme problemi gibi ele alır. Araştırmacılar, bu şekilde kimyagerlere organik bileşikler için yeni sentez rotalarının tasarlanmasında yardımcı olmayı amaçlıyorlar. Çünkü ilaçların hazırlanması için kullanılan ya da başka amaçlar için kullanılan karmaşık yapıdaki organik bileşenlerin sentezlenmesi genellikle zordur. Laino’ya göre, böyle bir sentezin gerçekleşmesi 30 veya 40 adımda mümkün olur. Bu adımlardan bazılarını es geçmek, yani verimi artırıp harcanan süreyi azaltmak için kısayollar bulmak amacıyla endüstriyel anlamda yapılan önemli bir arayış var.
Yapay zeka yazılımından bir görüntü. Kaynak: IBM
Bu yeni yapay zeka programı bir yapay sinir ağından ibarettir. Gerçek sinir ağındaki nöronların yerine kullanılan bileşenler bir problemi çözmek için çalışırlar tıpkı bir cümlenin tercüme edilmesi gibi. Bu sinir ağı sonra hızlıca nöronları yani bileşenleri arasındaki bağlantıları tekrar ve tekrar ayarlar ve bu bağlantıların yeni düzenlerinin problemin çözülmesinde daha iyi olup olmadığını görür. Zamanla, sinir ağı insan beynindeki öğrenme sürecini taklit ederek hesaplama çözümlerinde en iyi olan düzenleri keşfeder.
Tıpkı bir dili konuşarak büyüyen bir çocuk gibi kuralların nasıl olduğunu bilmeden söyler, ad çekimleri ve fiil çekimleri çalışır ama hâlâ sadece nasıl konuşacağını bilir, bu yeni yapay zekâ yazılımı organik kimyanın nasıl işlediğine dair kuralları asla öğrenemez ama kimyasal reaksiyonların sonuçları ile ilgili öngörülerde bulunabilir. Yapay zekânın bir kimyasal reaksiyonun birden fazla sonuca sahip olabileceğini düşündüğü durumlarda ise olasılığa göre sıralanan birden fazla çözüm sağlayacaktır.
IBM Research’ten aynı çalışmaın bir diğer yazarı Philippe Schwaller’a göre bu yapay zekâ programı yüzde 80 doğrulukla kimyasal reaksiyonların sonuçlarını öngörebilir.
Şimdiye kadar yapay zekâ programının göz önüne aldığı en büyük moleküllerin yaklaşık 150 atomu vardı. Görünen o ki, daha çok sayıda atoma sahip molekülleri de kapsamına alabilir.
Bu program ile ilgili IBM’in gelecek planları arasında bir bulut servisi aracılığıyla yapay zeka programının öngörülerinden herkesin yararlanması yer alıyor. Ayrıca doğruluk oranının yüzde 90 hatta daha üzeri olması hedefleniyor. Daha ilerisi için yapay zekanın kimyasal reaksiyonlara sıcaklık, çözücüler ve pH gibi faktörleri katabilmesi sağlanabilir.
Son olarak araştırmacılar şunu ekliyor, “biz bu aracı organik kimyagerlerin yerini alması için değil onlara yardım etmesi için oluşturduk.”
Araştırmacıların yapay zekâ programı üzerinden elde ettikleri bulguları 4 Aralık 2017’de ABD’nin California eyaletinde gerçekleştirilen Neural Information Processing Systems konferasında sundular.
Gökhan Atmaca, MSc.
Takip: twitter.com/kuarkatmaca
İletişim: facebook.com/anadoluca
Referanslar:
[1] Charles Q. Choi, Artificial Intelligence Predicts Outcomes of Chemical Reactions, IEEE Spectrum, 9 Aralık 2017
[2] Katrina Krämer, AI translates chemistry to predict reaction outcomes, Chemistry World, 10 Aralık 2017
