Deze chemicus herontdekt de ontdekking van materialen met behulp van AI en automatisering

Alan Aspuru-Guzik gebruikt AI, robots en zelfs kwantumcomputers om de nieuwe materialen te creëren die we nodig hebben om de klimaatverandering te bestrijden.

Derek Shapton

door

• Simon Levsen archiefpagina

27 oktober 2021

Wanneer Alan Aspuru-Guzik, een in Mexico-Stad geboren, in Toronto gevestigde chemicus, naar klimaatveranderingsmodellen kijkt, worden zijn ogen aangetrokken door de foutbalken, die de onzekerheidsmarge rond een bepaalde voorspelling laten zien. Als wetenschappers, zegt hij, hebben we de plicht om na te denken over worstcasescenario's. Als de klimaatverandering verloopt zoals verwacht, heeft de mensheid misschien een paar decennia om materialen te bedenken die nog niet bestaan: moleculen waarmee we snel en goedkoop koolstof kunnen opvangen, en batterijen - gemaakt van iets anders dan lithium, een metaal dat duur en moeilijk te ontginnen is – om de wereldwijde voorraad hernieuwbare energie op te slaan.

En wat als de situatie erger wordt dan we hadden verwacht? De behoefte aan nieuwe materialen zal van dringend naar extreem dringend naar nijpend gaan. Kunnen we snel de dingen bedenken die we nodig hebben?

Dit verhaal maakte deel uit van ons nummer van november 2021

• Zie de rest van het nummer
• Abonneren

Aspuru-Guzik (een van MIT Technology Review's 35 innovators onder de 35 in 2010) heeft een groot deel van zijn leven gewijd aan versies van deze vraag. Het ontdekken van materialen - de wetenschap van het maken en ontwikkelen van bruikbare nieuwe stoffen - gaat vaak in een frustrerend langzaam tempo. De typische trial-and-error-aanpak, waarbij wetenschappers nieuwe moleculen produceren en ze vervolgens allemaal achtereenvolgens testen op de gewenste eigenschappen, duurt gemiddeld twee decennia, waardoor het voor de meeste bedrijven te duur en te riskant is om na te streven.

Het doel van Aspuru-Guzik - dat hij deelt met een groeiend aantal computervaardige scheikundigen - is om dat interval te verkleinen tot een kwestie van maanden of jaren, zodat de mensheid snel een arsenaal aan middelen kan vergaren om de klimaatverandering tegen te gaan, zoals batterijen en koolstofdioxide. vangfilters. Het doel is om de stervende materialenindustrie nieuw leven in te blazen door digitale simulaties, robotica, datawetenschap, kunstmatige intelligentie en zelfs kwantumcomputing op te nemen in het ontdekkingsproces.

Stel je computerprogramma's voor die nauwkeurige kennis van de elektronische structuur van moleculen gebruiken om nieuwe ontwerpen te maken; stel je robots voor die deze moleculen maken en testen. En stel je voor dat de software en robots samenwerken - moleculen testen, ontwerpen aanpassen en opnieuw testen - totdat ze een materiaal produceren met de eigenschappen waarnaar we op zoek zijn.

Dat is het idee, tenminste. Het daadwerkelijk uitvoeren ervan is een tweede. De structuren van moleculen zijn verbijsterend complex, en chemische synthese is vaak meer kunst dan wetenschap en trotseert pogingen om het proces te automatiseren. Maar de vooruitgang op het gebied van AI, robotica en computers is nieuw leven brengen naar de visie.

Aspuru-Guzik is een vooraanstaand evangelist voor het gebruik van computerwetenschap om de chemie te transformeren.

DEREK SHAPTON

Aspuru-Guzik was covoorzitter van een workshop in 2017 in Mexico-Stad, waar 133 deelnemers, waaronder Nobelprijswinnende wetenschappers en vertegenwoordigers van 17 nationale regeringen, samenkwamen om de wereldwijde onderzoeksgemeenschap op dit doel te concentreren. De conferentie was een cruciaal moment en hielp om het gebied van versnelde materiaalontdekking van een nichegebied van onderzoek naar een wereldwijde prioriteit te brengen voor veel van die aanwezigen. Na het evenement begonnen onder meer Canada, India en de EU te investeren in initiatieven om materiaalonderzoek te versnellen.

Het werk zelf is ambitieus en technisch moeilijk omdat het zoveel disciplines omvat. Maar als scheikundige, software-ingenieur, AI-pionier, kwantumcomputerprogrammeur, robotica-enthousiasteling en seriële ondernemer, heeft Aspuru-Guzik misschien wel de juiste mix van computationele expertise en verbeeldingskracht om de meerdere tools te verbinden die essentieel zijn om dit mogelijk te maken. Hij is naar voren gekomen als een van de meest overtuigende evangelisten voor de nieuwe manier van scheikunde.

Alan kan verder kijken dan wat mensen denken dat mogelijk is, zegt Joshua Schrier , een scheikundige van de Fordham University en een frequente medewerker. Hij is het soort innovator, zegt Schrier, die de manier verandert waarop iedereen om hem heen wetenschap beoefent.

Voor Ryan Babbush, hoofd van het kwantumalgoritme-team bij Google, is de meest prominente karaktereigenschap van Aspuru-Guzik zijn creatieve rusteloosheid. Alán besteedt zijn tijd en energie aan het nieuwste, het meest onontgonnen terrein, zegt hij. Hij blijft niet hangen en richt zich op incrementele ontwikkelingen.

Dat kan een probleem zijn gezien de tijd en het harde werk dat nodig is om een ​​nieuw materiaal op de markt te brengen - een onderneming die vasthoudend, nauw gericht onderzoek en eindeloos zakelijk geduld vereist. Maar uiteindelijk, zegt Babbush, is Aspuru-Guzik geïnteresseerd in het opnieuw vormgeven van het proces van materiaalontdekking, door wetenschappers in de gemeenschap uit te rusten met de reken- en automatiseringstools die ze nodig hebben om hun werk te versnellen.

Tegenwoordig bouwt Aspuru-Guzik een laboratorium in Toronto waar AI-algoritmen nieuwe moleculen ontwerpen en robots deze snel maken en testen. Het lab is een soort prototype, bedoeld om te laten zien hoe materiaalontdekking in de toekomst zou kunnen werken. Ik wil een heel nieuw tijdperk mogelijk maken, het tijdperk van materialen op aanvraag, waarin elk laboratorium gemakkelijk nieuwe verbindingen kan maken, zegt hij. Hij hoopt dat we in de toekomst beter gepositioneerd zijn om de volgende wereldwijde crisis het hoofd te bieden. De problemen van de wereld vereisen moleculen, voegt hij eraan toe. En op dit moment zijn we slecht in het maken ervan.

Oorlogswonden

Aspuru-Guzik spreekt uitbundig, degressief en zeer snel. Toen ik voor het eerst zijn kantoor aan de Universiteit van Toronto bezocht, liet hij me een verzameling lucha libre-maskers (Mexicaans worstelen) zien: felblauwe, groene en roze bivakmutsen versierd met Azteekse patronen. De maskers zijn een hulpmiddel voor humanisering, zegt hij. Je haalt een Nobelprijswinnaar of een directeur van Hitachi naar je kantoor en na een tijdje praten is het goed om te stoppen en te zeggen: 'Kies een masker. Neem een ​​selfie.’ Het is moeilijk om de maskers niet te zien als een metafoor voor zijn veelzijdige leven.

Aspuru-Guzik groeide op in een half-katholiek, half-joods gezin van schrijvers, muzikanten en architecten. Als 19-jarige scheikundestudent aan de Nationale Autonome Universiteit van Mexico keerde hij terug van een nachtelijke rave in de stad Cuernavaca toen de auto waarin hij reed van de weg raakte en crashte. Chirurgen moesten zijn buik openen om zijn ingewanden te herstellen en de gescheurde bloedvaten dicht te schroeien, waardoor hij een litteken achterliet dat als een middenlijn door het midden van zijn buik loopt.

Na deze vroege aanraking met sterfelijkheid, werd hij toegewijd aan een leven van intellectuele avontuurlijkheid. Als een onderzoeksgebied hem intrigeerde, zou hij het nastreven, zelfs als het esoterisch was of buiten zijn expertise lag.

Destijds was er grote opwinding over de mogelijkheid om computergebaseerde modellering te gebruiken om moleculen met gewenste eigenschappen te ontwerpen, zonder langzame en vervelende experimenten. Wetenschappers spraken over een nieuw tijdperk van virtuele chemie, alleen werkte het niet zo goed. Computers waren te traag en moleculen te complex.

Terwijl hij door tijdschriften in de universiteitsbibliotheek bladerde, kwam Aspuru-Guzik een artikel tegen over de uitdagingen van het doen van moleculaire chemie in een computer. In 1926 had de natuurkundige Erwin Schrödinger een vergelijking gepubliceerd om het gedrag van subatomaire deeltjes, zoals elektronen en protonen, te voorspellen. Als je een molecuul wiskundig kunt modelleren op subatomair niveau, kun je conclusies trekken over het resulterende materiaal: hoe het combineert met andere materialen, hoe hard of zacht het is, of hoe snel het ontleedt. Dat is tenminste het idee. Maar voor de meeste materialen wordt de Schrödinger-vergelijking te ingewikkeld voor zelfs de grootste supercomputer van vandaag.

Om de wiskunde uitvoerbaar te maken, begon Aspuru-Guzik versies van de vergelijking te maken die minder benaderingen vereisen, waardoor ze nauwkeuriger werden - een project dat de focus werd van zijn doctoraatsstudies aan de University of California, Berkeley. Het doel was om de berekeningen te stroomlijnen tot het punt waarop een computer ze aankan, maar niet zo ver dat het model wetenschappelijk onbruikbaar werd. Met behulp van de algoritmen van Aspuru-Guzik kon een onderzoeker een willekeurig molecuul modelleren, dat wil zeggen simuleren, en onmiddellijk voorspellingen doen over de eigenschappen van de resulterende stof.

Andere wetenschappers hadden soortgelijke algoritmen ontworpen, maar de algoritmen die Aspuru-Guzik bedacht als een afgestudeerde student waren indrukwekkend genoeg om hem een ​​baan op Harvard te bezorgen toen hij klaar was als postdoc in Berkeley. Als assistent-professor aan Harvard - en als directeur van de Aspuru-Guzik-onderzoeksgroep, een team van 40 personen van computerwetenschappers, biologen, ingenieurs, natuurkundigen en chemici - stortte hij zich op een initiatief genaamd het Harvard Clean Energy Project. De meeste zonnepanelen gebruiken silicium om zonlicht om te zetten in elektriciteit. Maar waren er goedkope, gemakkelijk te maken organische stoffen die het werk konden doen?

DEREK SHAPTON

De passies van Aspuru-Guzik (van linksboven) variëren van stickers voor straatkunst tot laboratoriumrobotica tot Mexicaanse lucha libre-maskers tot geautomatiseerde vloeistofbehandeling.

Gedurende zes jaar voerden Aspuru-Guzik en zijn team simulaties uit van 2,3 miljoen verschillende organische moleculen om te zien welke fotovoltaïsche eigenschappen zouden kunnen hebben. Hij was niet de eerste onderzoeker die virtuele scheikunde beoefende, maar hij deed het op een ongekende schaal. De toegenomen rekencapaciteit van het tijdperk betekende dat een enkel molecuul binnen enkele minuten kon worden gesimuleerd; in de jaren negentig hadden dergelijke simulaties dagen geduurd. Het belangrijkste was dat hij toegang had tot schijnbaar onbeperkte serverruimte, waarvan een groot deel geleend was van de apparaten van andere mensen. In een systeem vergelijkbaar met het oude SETI@Home-programma , konden mensen die het project wilden steunen een screensaver downloaden die hun harde schijf tijdelijk zou lenen aan Aspuru-Guzik en zijn team. We hadden een van de grootste supercomputers ter wereld, zegt hij, maar hij was over de hele planeet verspreid.

Uiteindelijk ontdekte Aspuru-Guzik veel organische materialen die theoretisch zouden kunnen worden gebruikt voor fotovoltaïsche cellen. Het probleem was dat deze winnende moleculen te ingewikkeld waren om goedkoop te vervaardigen. Mijn fout, zegt hij, was in het begin niet met organisch chemici te overleggen welke moleculen makkelijk te maken waren.

Met het Clean Energy Project deed Aspuru-Guzik eigenlijk combinatorische chemie - de oude trial-and-error-aanpak - in computers in plaats van in een laboratorium. Vanaf 2012 maakten onderzoekers in Toronto en elders een reeks doorbraken op het gebied van deep learning en andere methoden van machine learning. Zoals veel scheikundigen die op zoek waren naar nieuwe materialen, stapte Aspuru-Guzik over op AI, waardoor hij moleculen op een snellere, meer doelbewuste manier kon ontdekken. De computersimulaties zijn als een machinegeweer dat willekeurig in de lucht schiet in de hoop een treffer te krijgen, zegt hij. AI is een sluipschutter. Het kiest een doel en neemt het doel.

Eerst moest hij een neuraal netwerk trainen door het een dataset te geven die de moleculaire samenstelling en chemische eigenschappen van 100.000 organische stoffen beschrijft. Het AI-programma zou patronen kunnen gaan herkennen, dat wil zeggen correlaties tussen een bepaald molecuul en de stof die het vormt. Het zou deze kennis vervolgens kunnen gebruiken om kandidaat-moleculen uit te vinden die in het laboratorium kunnen worden gesynthetiseerd en getest. Met behulp van AI ontdekte Aspuru-Guzik nieuwe organische light-emitting diodes, of OLED's, die helderder waren dan typische LED's. Hij identificeerde ook nieuwe chemicaliën die zullen worden gebruikt in toekomstige organische stroombatterijen, enorme industriële batterijen die geen metalen zoals lithium nodig hebben.

Ondertussen wierp hij zich in het ontluikende veld van kwantumcomputer . De Schrödinger-vergelijking is moeilijk uit te voeren op klassieke computers, juist omdat elektronen en protonen niet voldoen aan de wetten van de klassieke fysica. Ze werken in plaats daarvan volgens de kwantummechanica: ze kunnen verstrengeld zijn (zich met elkaar gedragen, zelfs als ze niet met elkaar verbonden zijn), en ze kunnen bestaan ​​in zogenaamde superpositie (die meerdere tegengestelde toestanden tegelijkertijd innemen) . De wiskunde die nodig is om deze complexe verschijnselen te modelleren, is ook duizelingwekkend complex. Maar omdat de qubits in kwantumcomputers ook voldoen aan de wetten van de kwantummechanica, zijn de apparaten, althans in theorie, beter geschikt om moleculen te simuleren.

In de praktijk moest iemand echter bedenken hoe de simulaties werkten. In 2014 brachten Aspuru-Guzik en een team van onderzoekers de Variational Quantum Eigensolver (VQE) uit, een programma om moleculen te modelleren, zij het op kleine, foutgevoelige kwantumapparaten die, in tegenstelling tot kwantumcomputers voor alle doeleinden, tegenwoordig echt bestaan. Hoewel de Schrödinger-vergelijking een soort abstractie is - een wiskundige formule die bedoeld is om subatomaire deeltjes te beschrijven - gebruikt de VQE kwantumbits om het gedrag van de deeltjes in een molecuul na te bootsen, net zoals spelers in een re-enactment de Slag om Gettysburg zouden kunnen uitvoeren.

Na verloop van tijd, naarmate bedrijven krachtigere kwantumcomputers ontwikkelen, zou de VQE scheikundigen in staat kunnen stellen opvallend nauwkeurige simulaties uit te voeren. Deze modellen kunnen zo nauwkeurig zijn dat wetenschappers de materialen helemaal niet hoeven te synthetiseren en testen. Als we ooit dit punt bereiken, zegt Aspuru-Guzik, zal mijn werk in de materiaalkunde erop zitten.

Toen Donald Trump in 2016 tot president van de Verenigde Staten werd gekozen, bloeide de carrière van Aspuru-Guzik, maar plotseling sprak het vooruitzicht om in het land te blijven hem niet meer aan. Een week na de verkiezingen begon hij collega's in Australië en Canada te e-mailen, op zoek naar een nieuwe baan.

De Universiteit van Toronto bood hem een ​​prestigieuze, door de overheid gefinancierde functie aan die bedoeld was om toponderzoekers naar het land te lokken, en een tijdelijke aanstelling bij het Vector Institute for Artificial Intelligence, een non-profitorganisatie die mede is opgericht door machine-learningpionier Geoffrey Hinton en die snel winst maakt. Toronto een wereldwijde hub voor AI. De grootste aansporing was echter de belofte om een ​​radicaal nieuw materialenlab te bouwen, het Matter Lab, een project waar Aspuru-Guzik al jaren van had gedroomd.

Fuck it

In het Matter Lab pakken we een probleem pas aan na drie vragen, zegt Aspuru-Guzik. Maakt het uit voor de wereld? Zo niet, dan fuck it. Heeft iemand anders het al gedaan? Als het antwoord ja is, heeft het geen zin. En is het op afstand mogelijk? Hier is het woord op afstand de sleutel. Aspuru-Guzik wil uitdagingen aangaan die binnen het bereik van de haalbaarheid liggen, maar nauwelijks. Als een materiaal te gemakkelijk is, zegt hij, laat andere mensen het dan vinden.

Het laboratorium is gevestigd in een naoorlogs bakstenen gebouw in het centrum van Toronto en is anders dan alle andere aan de universiteit. Het plafond is versierd met kastanjebruine en bordeauxrode akoestische panelen, een eerbetoon aan de geliefde Mexicaanse architect Luis Barragán. Weggestopt in een onopvallende hoek is een typische laboratoriumbank - een tafel met kolven, schalen en bekers onder een zuurkast - waar afgestudeerde studenten scheikunde kunnen oefenen op vrijwel dezelfde manier als de generatie van hun grootouders. Je krijgt het gevoel dat dit werkstation niet vaak wordt gebruikt.

In het midden staat een robot van 1,5 miljoen dollar - een met stikstof gevulde behuizing van glas en metaal met een mechanische arm die heen en weer beweegt langs een baan. De arm kan poeders en vloeistoffen selecteren uit een reeks canisters nabij de zijkanten van de behuizing en de inhoud met grote nauwkeurigheid deponeren in een van een aantal reactoren. De robot is als een onvermoeibare laboratoriumassistent die 24/7 chemicaliën mengt, zegt Aspuru-Guzik. Het kan 40 verbindingen maken in slechts 12 uur.

Twee extra functies maken de experimentele opstelling van het Matter Lab uniek. De eerste is software die Aspuru-Guzik en zijn medewerkers hebben ontworpen, ChemOS genaamd. Het omvat een AI-systeem dat kandidaat-moleculen genereert en een programma dat een interface vormt met de robot, zodat deze op verzoek kandidaten kan synthetiseren.

Het nieuwe materialenlab in Toronto combineert conventionele chemieapparatuur met de nieuwste automatisering en AI.

DEREK SHAPTON

Het tweede onderscheidende kenmerk is het gesloten karakter van het productieproces. Om uit te leggen hoe dit werkt, wijst Aspuru-Guzik naar een paar smalle slangen aan de achterkant van de robot. Daar komt het plasje uit, zegt hij. Zodra een reactie is voltooid, loopt de resulterende vloeistof door de plastic slangen naar een analytische machine ter grootte en vorm van een minikoelkast, die ongewenste bijproducten scheidt. Het verfijnde materiaal zal in een andere robot stromen die het zal testen om meer te weten te komen over zijn eigenschappen. Vervolgens voert de robot de resultaten van het experiment terug in het ChemOS-programma, waardoor de AI zijn gegevens kan bijwerken en onmiddellijk een nieuwe, betere reeks kandidaat-moleculen kan genereren, totdat - na rondes van voorspellingen, syntheses en tests - een winnaar naar voren komt .

Het idee van een geautomatiseerd, gesloten ontdekkingssysteem is, mede dankzij de onvermoeibare pleitbezorging van Aspuru-Guzik, steeds populairder geworden onder de nieuwe beoefenaars van de chemie. Collega's in Vancouver, New York, Champaign-Urbana en Glasgow bouwen soortgelijke faciliteiten. Deze laboratoria zijn bedoeld als universele, geautomatiseerde ruimtes voor moleculaire creatie. Daarom speculeert Aspuru-Guzik niet te veel over wat, in het bijzonder, het Matter Lab hierna zal produceren. Dergelijke beslissingen zullen misschien worden gedicteerd door nieuwsgierigheid of door de vereisten van een wereldwijde crisis.

Een merkteken maken

In 2020 beleefde Aspuru-Guzik een periode van vroege pandemische gewichtstoename, waardoor zijn operatiewond weer openging. Tegelijkertijd voelde hij zich gevangen en verveeld door de 2D-wereld van Zoom-gesprekken en gefrustreerd omdat hij niet vrij door zijn lab kon dwalen. Zijn gejaagde werkleven had weinig ruimte gelaten voor het soort doelloze - of schijnbaar doelloze - bezigheden die in het verleden tot creatieve doorbraken hadden geleid. Hij had een verandering nodig.

Een paar maanden later begon hij te tekenen op zijn computer en tekende hij een lucha libre-masker dat leek op Screamin' Jay Hawkins, de rock-'n-rollpionier die bekend stond om zijn operazang en macabere toneelkunsten. Hij noemde het personage Bruho (een variatie op brujo, Spaans voor tovenaar) en besloot zijn kunstwerken op te leggen aan het stadslandschap. Hij kocht een stickerprinter en begon de Bruho-avatar op brievenbussen en straatlantaarns te plakken. Al snel maakte hij deel uit van de bruisende straatkunstscene van de stad.

Verwant verhaal

In de race om de beste kwantumcomputer op aarde te bouwen IBM denkt dat quantum suprematie niet de mijlpaal is waar we om moeten geven.

Vandaag heeft Aspuru-Guzik twee doelen voor de nabije toekomst. De eerste is het ontwerpen van een modulaire, betaalbare versie van zijn closed-loop systeem dat als model kan dienen voor wetenschappers over de hele wereld. Hij wil een alles-in-één labbox bouwen, met daarin het ChemOS-pakket en synthese- en karakteriseringsrobots. Met dit apparaat zal een gebruiker een beschrijving van een bepaald materiaal intikken en het systeem zal onmiddellijk kandidaat-moleculen simuleren en testen. Als we een nieuw tijdperk van materialen op aanvraag willen inluiden, redeneert Aspuru-Guzik, moet de technologie zich snel verspreiden en moet ze gemakkelijk te gebruiken zijn.

Zijn tweede doel op middellange termijn is om artistiek zijn stempel te drukken op de stad Toronto.

Een paar dagen na mijn bezoek aan het lab voegde ik me bij hem en zijn crew voor een avondje stickeren en posteren. Net als zijn materiaalwerk was ook dit collaboratief. Onze groep van acht personen omvatte Soap Ghost, een afstandelijke jonge vrouw met tatoeages op de volledige mouw; Urban Ninja, een pezige man van middelbare leeftijd die arriveerde en een kar trok met een emmer tarwepasta, een zelfgemaakte vloeibare lijm; en Life, een slappe slapeloze, zijn haar in het midden gespleten, de ene helft blond geverfd zoals die van Cruella de Vil. Ik ga door tot zonsopgang, zei hij moedig tegen me. Iedereen had bundels stickers of rollen posters die ze zelf hadden ontworpen.

In Toronto wordt dit soort straatkunst - waarvoor geen spuitverf nodig is - bestraft met boetes (ook al kijkt de politie vaak de andere kant op), dus gingen we snel en heimelijk te werk. Ninja nam ons mee door een steegje naar een kale multiplex muur van een dichtgetimmerd gebouw, en we daalden erop af met onze borstels, bedekten het oppervlak met de pasta en beplakten het met afbeeldingen - een bebaarde Boeddha, een ukelele-spelende rat, een Bruho-figuur, gekleed als een Jedi. De assemblage was visueel niet erg logisch, maar het had een soort anarchistische schoonheid. Binnen een onmogelijk kort tijdsbestek had leegte plaats gemaakt voor veelvoud, en Aspuru-Guzik was opgewonden. Deze muur was een minuut geleden nog leeg, riep hij uit. Kijk er nu naar.

Simon Lewsen is een tijdschriftschrijver uit Toronto .