Synthesizing like a chemist: an iterative, feedback-driven loop for materials discovery
यह शोध पत्र एक क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो नए पदार्थों के पुनरावृत्ति संश्लेषण और खोज को स्वचालित और त्वरित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, हाई-थ्रूपुट हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग और मल्टी-ऑब्जेक्टिव बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन को एकीकृत करता है, जिसे पहले से अज्ञात Rb3BiI6 पेरोव्स्काइट-प्रेरित थिन फिल्मों के निर्माण द्वारा सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया गया है।
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नए पदार्थों की खोज को अक्सर समय के विरुद्ध एक दौड़ के रूप में कल्पित किया जाता है, जहाँ वैज्ञानिक शक्तिशाली कंप्यूटरों का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करते हैं कि परमाणुओं के कौन से संयोजन बेहतर बैटरी, तेज़ सौर सेल या अधिक कुशल इलेक्ट्रॉनिक्स बना सकते हैं। वर्षों से, यह कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण संभावित उम्मीदवारों की लंबी सूचियाँ बनाने में उल्लेखनीय रूप से सफल रहा है। हालाँकि, एक महत्वपूर्ण बाधा उत्पन्न हुई है: जबकि कंप्यूटर एक दिन में हजारों नए यौगिकों का प्रस्ताव दे सकते हैं, उन्हें प्रयोगशाला में वास्तव में बनाने की भौतिक प्रक्रिया धीमी, कठिन और मानवीय अंतर्ज्ञान पर अत्यधिक निर्भर रही है। एक डिजिटल भविष्यवाणी को वास्तविक, काम करने वाले पदार्थ में बदलने के लिए एक रसायनशास्त्री को रसायनों को मिलाने, उन्हें गर्म करने और परिणामों को देखने की आवश्यकता होती है, जो अक्सर परीक्षण और त्रुटि (trial and error) की एक प्रक्रिया है। यदि पहला प्रयास विफल हो जाता है, तो वैज्ञानिक को यह अनुमान लगाना पड़ता है कि क्या बदलना है, फिर से प्रयास करना होता है, और इस चक्र को तब तक दोहराना होता है जब तक कि पदार्थ अपेक्षित प्रदर्शन न करे। कंप्यूटर द्वारा भविष्यवाणी किए जाने वाले और मनुष्यों द्वारा बनाए जाने वाले पदार्थों के बीच का यह अंतर खोज की गति को धीमा कर देता है, जिससे कई सैद्धांतिक रूप से पूर्ण पदार्थ केवल स्क्रीन पर ही रह जाते हैं।
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी और टोयोटा रिसर्च इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं की एक टीम ने विशेषज्ञों द्वारा अपने काम को परिष्कृत करने की प्रक्रिया को स्वचालित करके इस अंतर को पाटने का एक नया तरीका विकसित किया है। नए पदार्थ के निर्माण को एक एकल 'अनुमान और जाँच' की घटना के रूप में मानने के बजाय, उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो एक अनुभवी रसायनशास्त्री के पुनरावृत्ति (iterative), फीडबैक-संचालित लूप की नकल करता है। यह प्रणाली तीन विशिष्ट क्षमताओं को जोड़ती है: एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल जो यह समझने के लिए वैज्ञानिक साहित्य को पढ़ता है कि पहले क्या सफल रहा है, एक हाई-स्पीड कैमरा सिस्टम जो सेकंडों में नई फिल्मों (films) की गुणवत्ता का मूल्यांकन करता है, और एक बुद्धिमान एल्गोरिदम जो उन परिणामों के आधार पर निर्णय लेता है कि आगे क्या आज़माना है। इस स्वचालित लूप में मानवीय ज्ञान को सीधे शामिल करके, शोधकर्ताओं ने एक ऐसी मशीन बनाई है जो न केवल निर्देशों के एक कठोर सेट का पालन करती है, बल्कि काम करते समय सीखती और अनुकूलित भी होती है, ठीक वैसे ही जैसे एक मानव शोधकर्ता करता है।
इस ढांचे का परीक्षण करने के लिए, टीम ने एक विशिष्ट चुनौती को चुना: Rb3BiI6 नामक एक यौगिक की पतली फिल्म बनाना, जो पेरोव्स्काइट्स की संरचना से प्रेरित है लेकिन जिसे पहले कभी प्रयोगशाला में सफलतापूर्वक संश्लेषित नहीं किया गया था। क्योंकि इसे पहले कभी नहीं बनाया गया था, इसलिए पालन करने के लिए कोई मौजूदा रेसिपी मौजूद नहीं थी। शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए दो समानांतर प्रयोग स्थापित किए कि उनका नया सिस्टम एक मानक पद्धति की तुलना में कैसा प्रदर्शन करता है। पहले दृष्टिकोण में 'लैटिन हाइपरक्यूब सैंपलिंग' नामक एक पारंपरिक तकनीक का उपयोग किया गया था, जो संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला में यादृच्छिक (random) स्थितियाँ चुनकर प्रयोग शुरू करने का एक सामान्य तरीका है, जो बिना किसी पूर्व ज्ञान के एक व्यापक जाल बुनने जैसा है। दूसरा दृष्टिकोण उनके नए सिस्टम का उपयोग करता है, जिसने समान पदार्थों के बारे में हजारों वैज्ञानिक शोध पत्रों को पढ़ने के लिए एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करके शुरुआत की। मॉडल ने इस जानकारी को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत किया ताकि स्थितियों का एक बहुत ही संकीर्ण और सूचित सेट प्रस्तावित किया जा सके, जो प्रभावी रूप से वैज्ञानिक समुदाय के सामूहिक ज्ञान के आधार पर प्रयोग को एक शुरुआती बढ़त प्रदान करता है।
जैसे ही प्रयोग शुरू हुए, दक्षता का अंतर स्पष्ट हो गया। भाषा मॉडल द्वारा निर्देशित सिस्टम ने उन नमूनों के साथ शुरुआत की जो यादृच्छिक दृष्टिकोण की तुलना में पहले से ही उच्च गुणवत्ता वाले थे। इसने ऐसी फिल्में बनाईं जो अधिक एकसमान थीं और पहले बैच के परीक्षणों में ही उनमें अशुद्धियाँ कम थीं। जैसे-जैसे प्रयोग आगे बढ़ा, सिस्टम ने फिल्मों का मूल्यांकन करने के लिए एक हाई-थ्रूपुट हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग कैमरा का उपयोग किया। यह कैमरा एक सुपर-पावर्ड आँख की तरह कार्य करता है, जो फिल्म की पूरी सतह को स्कैन करता है और एक साथ उसके दृश्य स्वरूप और उसके प्रकाश-परावर्तक गुणों दोनों को कैप्चर करता है। मिनटों के भीतर, सिस्टम फिल्म के दसियों हज़ार सूक्ष्म बिंदुओं का विश्लेषण कर सकता था ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि उसने कांच को कितनी अच्छी तरह कवर किया है, उसकी सतह पर निरंतरता कैसी है, और क्या वह सही रासायनिक चरण (chemical phase) से बनी है। इस तीव्र फीडबैक ने एल्गोरिदम को तुरंत अपने अगले निर्देशों को समायोजित करने, और उन स्थितियों पर अपना ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दी जो सबसे अच्छा काम कर रही थीं।
इसके विपरीत, पारंपरिक पद्धति ने, जिसने एक व्यापक और कम सूचित खोज के साथ शुरुआत की थी, उच्च गुणवत्ता वाले नमूने खोजने के लिए कई अधिक प्रयास किए। नया सिस्टम न केवल तेजी से बेहतर परिणाम खोजने में सक्षम रहा, बल्कि इसने पूरे अनुकूलन (optimization) प्रक्रिया के दौरान उस बढ़त को बनाए रखा। अभियान के अंत तक, भाषा-निर्देशित दृष्टिकोण ने समान संख्या में प्रयोगात्मक परीक्षणों के साथ, काफी अधिक संख्या में सफल नमूने पहचाने और उच्च स्तर की फिल्म गुणवत्ता प्राप्त की। शोधकर्ताओं ने मानक प्रयोगशाला उपकरणों, जिनमें एक्स-रे विवर्तन (X-ray diffraction) शामिल है, के माध्यम से अंतिम फिल्मों का विश्लेषण करके अपने सर्वश्रेष्ठ परिणामों को सत्यापित किया, जिससे पुष्टि हुई कि पदार्थ ने इच्छित क्रिस्टल संरचना बना ली है। फिल्म के ऑप्टिकल गुण सैद्धांतिक भविष्यवाणियों से मेल खाते थे, जो सुझाव देते हैं कि स्वचालित प्रणाली ने जटिल रासायनिक परिदृश्य को सफलतापूर्वक पार कर लिया है ताकि एक नया पदार्थ बनाया जा सके जो पहले केवल एक कंप्यूटर विचार मात्र था।
यह कार्य प्रदर्शित करता है कि पदार्थों की खोज में बाधा केवल कंप्यूटिंग शक्ति की कमी या स्मार्ट एल्गोरिदम की कमी नहीं है, बल्कि मानवीय विशेषज्ञता को ऐसे प्रारूप में अनुवादित करने की कठिनाई है जिसे मशीनें उपयोग कर सकें। रसायनशास्त्रियों के अंतर्निहित ज्ञान को—वह ज्ञान जो अक्सर अलिखित होता है और वर्षों के अनुभव के माध्यम से सीखा जाता है—एक स्वचालित लूप में एकीकृत करके, शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि मशीनें पदार्थों को अधिक प्रभावी ढंग से संश्लेषित करना सीख सकती हैं। यह सिस्टम वैज्ञानिक का स्थान नहीं लेता है, बल्कि नई संभावनाओं को तलाशने की उनकी क्षमता को बढ़ाता है, जिससे शोधन की धीमी, मैनुअल प्रक्रिया को सीखने के एक तीव्र, निरंतर चक्र में बदल दिया जाता है। हालांकि इस अध्ययन में परीक्षण किया गया विशिष्ट पदार्थ केवल एक उदाहरण है, यह रणनीति अनगिनत अन्य अकार्बनिक पदार्थों की खोज को तेज करने के लिए एक सामान्य मार्ग प्रदान करती है, जो संभावित रूप से यह बदल सकती है कि कैसे नई तकनीकों को सैद्धांतिक क्षेत्र से भौतिक दुनिया में लाया जाता है।
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