Genel amaçlı bir dil modeli, moleküler analiz için özel olarak geliştirilmiş yazılımlarla yarışacak şekilde kimya laboratuvarına girdi. Anthropic, 5 Haziran'da "Claude'u Kimyacı Yapmak" başlıklı bir araştırma raporu yayınladı ve Claude Opus 4.7'nin, ChemDraw 25.0.2 ve MestReNova 17.0.0 gibi özel NMR araçlarıyla eşit düzeyde ve bazı durumlarda bunları aşan nükleer manyetik rezonans spektroskopisi görevlerini gerçekleştirebileceğini gösterdi.
Sayılar hikayeyi anlatıyor
Anthropic’ın araştırması, Opus 4.7’yi son sentetik kimya ön yazışmalarından alınan 20 bileşik üzerinde test etti ve ileriye doğru tahmin (moleküler yapı verildiğinde spektrumun nasıl görünmesi gerektiğini simüle etme) ile ters yapı belirleme (spektral verilerden başlayarak molekülü geriye doğru çıkarma) yöntemlerini değerlendirdi.
Hidrojen NMR kaymalarında, Opus 4.7, ±0,079 ppm ile en düşük ortalama hatayı kaydetti. Karbon kaymalarında ise MestReNova ile birlikte ±1,37 ppm ile birinci oldu. Bunun anlamlı bir şekilde ifadesi şudur: ppm (milyonda bir birim), NMR'de kimyasal kaymaları ölçmenin standart birimidir ve hidrojen verilerinde 0,1 ppm altındaki hatalar, gerçekten yüksek kaliteli tahminler anlamına gelir.
Model, kimyacıların benzer moleküler yapıları ayırt etmek için büyük ölçüde güvenildiği tepe bölünme desenleri ve J-bağlanma değerlerini tahmin ederken tutarlılık açısından da daha iyi performans gösterdi.
Ters yönde, modelin 1D NMR ve yüksek çözünürlüklü kütle spektrometrisi verilerinden yapılar çıkarması gereken durumlarda, Opus 4.7 her denemede tüm daha basit hedef yapıları başarıyla geri kazandı. Takım, daha karmaşık hedefler için başlangıç malzemelerinden ipuçları eklediğinde, model tüm denemelerde yedi daha yoğun yapıdan dördünde başarı elde etti.
Bu, tipik AI performans testlerinden neden farklı?
Anthropic sonucun sıra dışı olmasını sağlayan, Opus 4.7'nin bu görev için kimya özel verilerle ince ayarlanmamasıdır. Özel bir kurulum gerektirmeden, kimyagerlerin yapıştırdığı rutin okumalar üzerinde çalışır. İngilizce'de: bir kimyager, NMR verilerini bir sohbet penceresine kopyalayabilir ve özel bir yazılım lisansı gerekmeden bir yapı önerisi alabilir.
Çalışma, genellikle karmaşık yapı belirleme için gerekli kabul edilen 2D NMR verilerini de gerektirmemiştir. İki boyutlu NMR deneyleri yürütülmesi daha uzun sürer ve yorumlanacak daha fazla veri üretir. Bu gerekliliği, daha basit bileşikler için bile atlamak, onlarca yıldır büyük ölçüde değişmeden kalan bir iş akışını basitleştirir.