Yapay Zeka ile Kimyasal Sentez
1996 yılında, bir bilgisayar, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov ‘a karşı bir maç kazandığında, bu heyecan uyandıran bir olaydan fazlası değildi. Satranç dünyasındaki bu dönüm noktasından sonra, masa oyunu Go, uzun bir süre karmaşıklığı sebebi ile insan oyuncular için ayrılmış bir kale olarak düşünüldü. Ancak, dünyanın en iyi oyuncaları, AlphaGo yazılımı ile rekabet edemiyor. Bu bilgisayar programının başarısı için gerekli olan yöntem, otomatik öğrenme ve yapay zekayı temel alan Monte Carlo Ağaç Araması ve derin sinir ağları kombinasyonları ile mümkün kılınmıştır. Almanya’da bulunan Muenster Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, bu kombinasyonun, şimdiye kadar görülmemiş bir verimlilikle retrosentezler adı verilen kimyasal sentezleri planlamak için son derece uygun olduğunu göstermiştir. Bu çalışma, Nature dergisinin güncel sayısında yayımlanmıştır.
Çalışmanın başyazarı Marwin Segler, ‘’Retrosentez, organik kimyada üst düzey bir disiplindir. Kimyagerlerin, tıpkı Satranç ya da Go’da olduğu gibi, bu konuya tam olarak hakim olup, uzmanlaşması için seneler gerekmektedir. Bunun için basit bir uzmanlığa ek olarak, önemli derecede önsezi ve yaratıcılık da gerekmektedir. Şimdiye kadar herkes, on binlerce kuralı programlayan uzmanlar olmadan bilgisayarların ayakta kalamayacağını varsaydı. Bizim göstermiş olduğumuz şey ise bilgisayarların mevcut literatürden kuralları ve onların uygulamalarını kendi kendilerine öğrenebilmesidir.’’ diyerek açıklama yapıyor.
Retrosentez, kimyasal bileşiklerinin üretimini tasarlamak için standart bir yöntemdir. Zihinsel olarak geri gittiğimizde, yöntemin temel prensibi, en temel bileşen elde edilene kadar bileşiğin giderek daha küçük bileşenlere ayrılmasına dayanmaktadır. Bu analiz daha sonra, başlangıç malzemesinden ileri gelen hedef molekülü üretmek amacıyla laboratuvardaki ileriye dönük çalışmalar için kullanılan reçeteyi sağlamaktadır. Yöntem teoride kolay olmasına rağmen, proses uygulamada zorluklar göstermektedir. Segler, ‘’Tıpkı satrançta olduğu gibi, her adımda ya da harekette seçim yapabileceğiniz çeşitli olasılıklara sahipsiniz.’’ diyor. ‘’ Ancak, kimyada, satrançta olduğundan daha olası hareketler vardır ve problemler çok daha karmaşıktır.’’
Bu, yeni yöntemin etkili olduğu derin sinir ağları ile Monte Carlo Ağaç Araması’nın birleşmesidir. Bu durum öyle gelecek vaat etmektedir ki, çeşitli disiplinlerden çok sayıda araştırmacı bunu üzerine çalışmaktadır. Monte Carlo Ağaç Araması, oyundaki hareketleri(hamleleri) değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. Her bir hamlede, bilgisayar çeşitli seçenekleri simule eder. Satranç oyunun nasıl biteceği buna verilebilecek bir örnektir. En gelecek vaat eden hamle daha sonra seçilir.
Benzer bir şekilde, bilgisayar artık kimyasal sentez için mümkün olan en iyi ‘’ yolları(hamleleri)’’ aramaktadır. Ayrıca, derin sinir ağlarını kullanarak da öğrenebilir. Bu amaçla, bilgisayar, hemen hemen 12 milyon kimyasal reaksiyonu tanımlayan bugüne kadar yayımlanmış bütün kimyasal yayınlardan yararlanır. Bilişim sistemleri uzmanı ve çalışmanın ortak yazarı Mike Preuss, ‘’Derin sinir ağları, belirli bir molekül ile hangi reaksiyonların mümkün olduğunu tahmin etmek için kullanılır. Bilgisayar, Monte Carlo Ağaç Araması’nı kullanılarak tahmin edilen reaksiyonların gerçekten hedef moleküle gidip gitmediğini test edebilir.’’ diyor.
Sentezleri planlamak için bilgisayar kullanma fikri yeni değildir. Segler, ‘’ Bu fikir aslında yaklaşık 60 yaşında.’’ diyor. ‘’ İnsanlar, satrançta olduğu gibi bilgisayarın içine çok sayıda kural koymanın yeterli olabileceğini düşündü. Ancak, bu işe yaramadı. Kimya, çok karmaşık ve satranç ya da Go’nun aksine basit kuralları mantıklı bir şekilde kullanarak tamamen anlaşılması mümkün değildir. Buna ek olarak, yayınların sayısı, yeni reaksiyonlar ile birlikte her 10 yılda bir iki katına çıkmaktadır. Ne kimyagerler ne de programcılar bu hıza ayak uydurabilirler. Bizim akıllı bir bilgisayarın yardımına ihtiyacımız var.’’ Bu yeni yöntem, sentezleri programlamak için geleneksel yöntemlerden yaklaşık 30 kat daha hızlıdır ve iki kat daha fazla molekül için potansiyel sentez yollarını bulmaktadır.
Çift körlü bir AB testinde, Muenster araştırmacıları, kimyagerlerin bu bilgisayar tarafından üretilen sentez yollarını, mevcut denenmiş ve test edilmiş olanlar kadar iyi olduklarını düşündüklerini ortaya koydu. Segler, ‘’Umuyoruz ki, yöntemimiz sayesinde, kimyagerler, laboratuvarda çok fazla deneme yapmak zorunda kalmayacak.’’ diyor ve ekliyor, ‘’ ve bunun sonucunda kimyagerler, yüksek yaşam standardımızı mümkün kılan bileşikleri daha az kaynak kullanarak üretebilecekler.’’
Kaynak : phys.org
