Molecular Dynamics (MD) simulaties zijn een hoeksteen van moderne chemie en biologie, maar het automatiseren ervan is een uitdaging gebleven – tot nu toe.
Onderzoekers van de Universiteit van Rochester en Futurehouse Inc., waaronder Quintina Campbell, Sam Cox, Jorge Medina, Brittany Watterson en Andrew D. White, hebben mdcrow geïntroduceerd: Workflows met moleculaire dynamica automatiseren met grote taalmodellen-een AI-aangedreven agent ontworpen Streamline complexe MD -taken met behulp van grote taalmodellen (LLMS).
Mdcrow integreert over 40 Deskundige tools Om elke stap van een MD -workflow af te handelen – van het voorbereiden van invoerbestanden tot het uitvoeren van simulaties en het analyseren van resultaten. In tegenstelling tot eerdere pogingen die beperkt waren tot specifieke software -ecosystemen, is Mdcrow ontworpen voor breed aanpassingsvermogen. Het gebruikt Redenering van de debit overdachte Om dynamisch te communiceren met tools, het optimaliseren van workflows zonder uitgebreide menselijke tussenkomst te vereisen.
De uitdaging om MD -simulaties te automatiseren
MD -simulaties vereisen Zorgvuldige parameterafstemmingvan het selecteren van krachtvelden tot het beheren van complexe stappen voor en na verwerking. Hoewel computationele vooruitgang de toegankelijkheid heeft verbeterd, Volledige automatisering is ongrijpbaar gebleven Vanwege de zeer gespecialiseerde besluitvorming. Eerdere inspanningen, zoals Radonpy en PyautofEP, gericht op smalle domeinen of vereiste rigide gereedschapsintegraties. Mdcrow verandert dit door Het combineren van het aanpassingsvermogen van LLMS met gespecialiseerde MD -toolshet creëren van een systeem dat kan generaliseren in verschillende wetenschappelijke toepassingen.
Hoe mdcrow werkt
Gebouwd met de Langchain-framework en een prompt in react-stijlMdcrow functioneert als een LLM-aangedreven assistent die autonoom acties selecteert en uitvoert binnen een gecontroleerde omgeving. Het werkt samen met tools in vier belangrijke gebieden:
- Informatie ophalen: Toegang tot literatuur, databases en eiwitstructuren om simulatieparameters te informeren.
- PDB & eiwitafhandeling: PDB -bestanden schoonmaken en verwerken voor moleculaire simulaties.
- Simulatie -uitvoering: MD -simulaties uitvoeren met behulp van OpenMM, die automatisch fouten afhandelt.
- Analyse en visualisatie: Inzichten genereren uit simulatie -uitgangen, inclusief structurele analyses en stabiliteitsbeoordelingen.
De belangrijkste innovatie is het vermogen van Mdcrow om Dynamisch aanpassen aan taakcomplexiteit. Of het nu gaat om het uitvoeren van een eenvoudige structuuropruiming of het orkestreren van multi-step simulaties met ingewikkelde analyses, het systeem verfijnt zijn aanpak op basis van resultaten uit het verleden en realtime feedback.
Test we echt 3D AI? Studie onthult een grote fout in 3D -benchmarks
Benchmarking mdcrow
Om de mogelijkheden van Mdcrow te evalueren, heeft het onderzoeksteam het getest 25 taken van toenemende complexiteithet vergelijken van de prestaties in verschillende LLMS, inclusief GPT-4O, LLAMA3-405B en CLAUDE-3 OPUS.
De resultaten zijn opvallend:
- Mdcrow, aangedreven door GPT-4O, voltooide met succes 72% van de takenveel beter presterende standaard LLM -opstellingen.
- LLAMA3-405B, een open-source alternatief, behaalde 68% voltooiinghet bewijzen van een levensvatbare niet-eigendomsoplossing.
- Basic LLMS zonder de gespecialiseerde tools van Mdcrow bereikten slechts 28% nauwkeurigheidhet belang benadrukken van de door deskundige ontworpen workflows.
- Snelle stijl had weinig impact op goed presterende modellen maar beïnvloedden aanzienlijk zwakkere, waardoor de behoefte aan gestructureerde redenering in complexe wetenschappelijke taken wordt versterkt.
Mdcrow vertegenwoordigt een Grote stap in de richting van volledig autonome moleculaire simulatiesmaar de impact ervan reikt verder dan MD -workflows. Door waardoor AI ingewikkelde, meerstaps computationele taken kan verwerkenMdcrow laat zien hoe LLMS kan dienen als Wetenschappelijke assistentenhet versnellen van de ontdekking tussen chemie, materialenwetenschap en bio -engineering.
De studie toont ook het belang van Menselijke samenwerking. Hoewel mdcrow routineprocessen automatiseert, stelt de interactieve “chatten” -functie wetenschappers in staat Verfijn workflows in realtimeAI begeleiden naar meer complexe probleemoplossing.
Het onderzoek is open-source, met code beschikbaar op Gitub.
Uitgelichte afbeeldingskrediet: Kerem gülen/midjourney
