Seminar-Rückblick: Vorstellung von ChemChat – Ein LLM-gestützter Konversationsassistent für Materialwissenschaften und Datenvisualisierung

Am 4. Juli 2024 fand im Hörsaal des ZAF ein mit Spannung erwartetes Seminar statt, in dem Dr. Tim Erdmann ChemChat vorstellte, eine innovative Webanwendung und ein Konversationsassistent, der darauf abzielt, die Materialwissenschaften und die Datenvisualisierung zu transformieren. Dr. Erdmann, ein renommierter Forscher mit einem herausragenden Hintergrund in der Polymerchemie und künstlicher Intelligenz, leitet das ChemChat-Projekt bei IBM Research.

Seminartitel:

ChemChat | LLM-gestützter Konversationsassistent für Materialwissenschaften und Datenvisualisierung

Zusammenfassung:

Dr. Erdmann behandelte die aktuellen Herausforderungen in der Computerchemie und dem maschinellen Lernen und hob die steilen Lernkurven und isolierten Arbeitsweisen bestehender KI-Tools hervor. Er wies darauf hin, dass große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT in verschiedenen Bereichen revolutionäre Veränderungen bewirkt haben, jedoch begrenzte Wirksamkeit bei der Bewältigung chemiespezifischer Herausforderungen aufweisen, da ihnen das Domänenwissen und die Fähigkeit zur genauen Referenzierung fehlen.

ChemChat zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem es bestehende Chemoinformatik-Tools und von Experten entwickelte KI-Modelle wie PubChem, CIRCA, RDKit, GT4SD, RXN und MolFormer integriert. Diese Anwendung unterstützt Chemiker bei verschiedenen Aufgaben wie Moleküluntersuchung, Eigenschaftsberechnung, Vorhersage, Generierung, Retrosynthese, Datenvisualisierung und Literaturrecherche. Das zentrale Thema des Vortrags war die Demonstration der fallbezogenen Fähigkeiten von ChemChat sowie dessen zugrunde liegende Architektur und Arbeitsweise.

Über Dr. Tim Erdmann:

Dr. Erdmann promovierte in Polymerchemie an der TU Dresden/CFAED und spezialisierte sich auf halbleitende Polymere. Seit er 2017 durch ein Feodor Lynen-Postdoktorandenstipendium der Humboldt-Stiftung zu IBM Research kam, hat er bedeutende Beiträge auf diesem Gebiet geleistet. Sein Weg von der Arbeit an leitfähigen polymerbasierten Sensoren bis zur Leitung des ChemChat-Projekts zeigt sein Engagement, KI für wissenschaftliche Fortschritte zu nutzen. Dr. Erdmann ist auch verantwortlich für den Chemspeed-Synthesizeroboter, der im Frühjahr 2024 installiert wurde und in eine autonome Syntheseplattform mit KI-Optimierungsalgorithmen integriert werden soll.

Wichtige Highlights von ChemChat:

• Integration von Chemoinformatik-Tools: ChemChat integriert nahtlos Tools wie PubChem, CIRCA, RDKit, GT4SD, RXN und MolFormer.
• Fähigkeiten: Die Anwendung unterstützt Moleküluntersuchung, Eigenschaftsvorhersage, Retrosynthese, Datenvisualisierung und Literaturrecherche.
• Benutzerfreundliche Oberfläche: Eine chatbotgesteuerte Benutzeroberfläche, die von nicht-GPT/OpenAI LLMs betrieben wird, macht ChemChat für experimentelle Wissenschaftler ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zugänglich.
• Demonstration von Anwendungsfällen: Dr. Erdmann zeigte die Effektivität von ChemChat in spezifischen Anwendungsfällen im Vergleich zu verwandten Anwendungen.

Dr. Erdmanns Präsentation unterstrich das Potenzial von ChemChat, die Nutzung von Chemoinformatik-Tools und KI-Modellen erheblich zu steigern und so zur wissenschaftlichen Entdeckung und Bildung beizutragen.

Wir danken Dr. Tim Erdmann dafür, dass er sein Fachwissen geteilt und uns einen Einblick in die Zukunft der KI-gestützten Materialwissenschaften gegeben hat.