Enote
1. Uvod v umetno inteligenco v kemiji: vloge, meje, validacija in etika 2. Molekularna predstavitev in kemijska struktura: validacija s SMILES, InChI in RDKit 3. Napovedovanje reakcije in mehanizem: napoved izdelka, stanja in neželenih učinkov 4. Podpora za interpretacijo spektra: NMR, IR in masna spektrometrija 5. Pregled literature in načrtovanje sinteze: vir, postopek in načrt 6. Analiza kemijskih podatkov in Python: pande, stehiometrija in kalibracija 7. Napovedovanje molekularnih lastnosti in QSAR: ločljivost, pKa in meje modela 8. Laboratorijska dokumentacija: zvezek za eksperimente, ELN in ponovljivost 9. Ocena varnosti in nevarnosti: GHS, SDS in meje umetne inteligence 10. Potrditev, halucinacije in znanstvena integriteta 11. Človek v eksperimentiranju: etika, zasebnost, odgovornost in potek dela od konca do konca
Enota 5 / 11

Pregled literature in načrtovanje sinteze: vir, postopek in načrt

Dobički:

  • Sposobnost pozicioniranja umetne inteligence kot nevarnega orodja pri ustvarjanju močnih, konkretnih citatov v konceptih, povzetkih in iskalni strategiji
  • Sposobnost odprave tveganja lažnih virov s preverjanjem vsakega citata in DOI v bazi podatkov
  • Sposobnost vzpostavitve varnega poteka dela, v katerem ljudje najdejo pravi članek in povzamejo besedilo umetni inteligenci

Pregled literature in načrtovanje sinteze: vir, postopek in načrt z AI

Vsak kemijski projekt se začne s pregledom literature: "Ali je bila ta spojina narejena že prej? S kakšno metodo? S kakšnim izkoristkom?" AI je odličen pospeševalnik na tej stopnji; povzema temo, razlaga ključne pojme, generira iskalne izraze, oriše postopke. Je pa tudi vir najnevarnejše napake v kemiji: lažnega pripisovanja. AI lahko ustvari članke, avtorje in DOI, ki so videti realistični, a sploh ne obstajajo. V tej enoti se bomo naučili uporabljati AI pri načrtovanju literature in sinteze, vendar ne da bi opustili disciplino citiranja.

Zakaj je disciplina citiranja kritična?

Jezikovni model proizvaja besedilo; ne poizveduje po zbirki podatkov (če ni navedeno drugače). "Journal of Organic Chemistry, 2018, 83, 4521, Zhang et al." Vir obrazca je samo "niz besed in številk, ki se zdijo možne" za model. Ta vir je lahko resničen ali pa tudi ne; model ne razlikuje med obema. Zato se noben citat, ki ga poda YZ, ne uporabi brez potrditve v zbirki podatkov (analizator DOI, PubMed, Crossref, spletno mesto založnika).

Pozor: samo zato, ker AI podaja DOI, še ne pomeni, da je ta DOI veljaven. Razrešite DOI prek https://doi.org/; Če ne vodi do članka, ta vir ne obstaja, tudi če sta naslov in avtor videti verodostojna.

Kje je umetna inteligenca močna in šibka v literaturi

  • Zmogljivo: razlaga koncepta, oris razreda reakcij, generiranje iskalnih ključnih besed, oris splošnih korakov postopka, povzemanje besedila članka (ko ga prilepite).
  • Šibko: podajanje "po spominu" obstoja določenega članka, natančne informacije o strani/zvezku/DOI, natančne vrednosti izkoristka. To so področja, ki so najbolj odprta za izdelavo.

Iz tega razlikovanja izhaja naslednja strategija: uporabljajte AI kot orodje za obdelavo besedil (povzemanje, klasifikacija), ne kot vir resnice. Najdete pravi članek, AI naj ga prebere in povzame.

Korak za korakom: varna literatura + potek načrtovanja

  1. Naučite se koncepta: AI naj razloži temo, reakcijski razred, izraze. Tveganje izdelave je tukaj majhno.
  2. Ustvarite iskalni izraz: AI povprašajte za 8-10 ključnih besed/sinonimov in možne revije; S temi poiščite pravo bazo podatkov.
  3. Pridobite pravi članek: članek poiščite sami v PubChem/Reaxys/Google Scholar.
  4. Povzemite: prilepite besedilo članka v AI in naredite strukturiran povzetek (metoda, stanje, donos, omejitev).
  5. Naredite načrt: Ustvarite sintezni načrt za cilj; povežite vsako prečko z dejanskim virom.
  6. Preveri: razreši vsak citat z DOI; Vsako kritično število primerjajte z izvornim besedilom.

Štiri predloge za kopiranje

1) Koncept + ustvarjanje iskalnega izraza (varno območje):

Tema: Vzpostavitev aril-arilne vezi preko reakcije spajanja Suzuki-Miyaura. Naloga: 1) Razložite reakcijo v 5 stavkih (definirajte izraze). 2) Ustvarite 10 ključnih besed/sinonimov za iskanje literature. 3) Priporočite 5 revij, kjer je ta tema pogosto objavljena. Pravilo: NE PODAJTE določenega članka/DOI; Poiskal jih bom v bazi podatkov.

2) Povzetek članka (besedilo posredujete vi):

Spodaj prilepim eksperimentalni del članka.[BESEDILO]Naloga: Povzemite z naslednjimi naslovi: - Ciljna spojina in njen pomen - Uporabljena metoda/reagenti - Pogoji (temperatura, čas, topilo) - Izkoristek - Navedene omejitve Ne dodajajte nobenih številk NE v besedilo; drugače napišite "nedoločeno".

3) Načrt sinteze (odvisno od vira):

Tarča: 2-fenilbenzimidazol (NASMEH: c1ccc(cc1)c1nc2ccccc2[nH]1). Naloga: Podajte osnutek načrta sinteze v dveh korakih. Za vsak korak: reagenti, stanje, metoda čiščenja. Pravilo: Za vsak korak dodajte informacije "tipična referenca te vrste reakcije, s katero ključno besedo iskati"; DOI FAKE.

4) Kontrolni seznam za potrditev citatov:

Spodaj so 4 reference. Izdelajte kontrolni seznam za preverjanje dejstev za vsako: katera polja (DOI, revija, zvezek, leto, avtor) naj preverim in kje? [CITATI]Opomba: NE trdite, da so citati pravilni; Samo povej mi korak za korakom, kako naj potrdim.

Šibek poziv/močan poziv

Šibko:

Povej mi 5 virov o sintezi te spojine.

Umetna inteligenca verjetno ustvari realistične, a nepreverjene pripise, od katerih so nekateri izmišljeni.

Močno:

Tema: Sinteza spojine Poiskal bom prave vire iz baze podatkov; Okrepili ste mojo iskalno strategijo.

Razlika: AI smo usmerili k delu, v katerem je močan (strategija iskanja, koncept) in ga držali stran od dela, ki je nagnjeno k izmišljevanju (konkretno pripisovanje).

Vrste virov in zanesljivost

Vir/orodje

Kaj zagotavlja

zanesljivost

Vloga

AI (jezikovni model) iz spomina

Koncept, oris, iskalna ideja

Visok koncept, nizka referenca

ideja/povzetek

AI + prilepljeno besedilo

Povzetek danega besedila

Visoko (odvisno od besedila)

povzemanje

Razčlenjevalnik DOI (doi.org)

Pristnost pripisa

visoka

Potrditev

PubChem / Reaxys / SciFinder

spojina, reakcija, vir

visoka

primarno iskanje

Google Scholar / Crossref

Ugotovitev članka, citat

visoka

preverjanje

mini etuiji

Primer 1 – Trije izmišljeni viri. Raziskovalec je prosil AI za 6 virov o temi. Ko je reševal DOI enega za drugim, so bili 3 neveljavni; Naslovi so bili prepričljivi, članki pa ne. Preverjanje je trajalo 25 minut, vendar je preprečilo vstop 3 lažnim citatom v članek. Lekcija: vsaka referenca se rešuje ena za drugo.

Primer 2 – Lažni donos. »Učinkovitost je 92-odstotna,« je dejal AI, ko je predstavil postopek. Ko je uporabnik našel in pogledal izvirni članek, je bil donos 64 %; AI je številko sestavil iz spomina. Lekcija: primerjajte kritične številke z izvornim besedilom, ne zaupajte povzetku AI.

Primer 3 – Vrednost v konceptu, tveganje v referenci. Študentu je AI razložil reakcijski razred; Razlaga je bila natančna in poučna. Nato »najboljši 3 članki?« rekel je; Dva sta bila izmišljotina. AI je bil hkrati zelo koristen in nevaren v isti seji. Nauk: isto vozilo kaže različno zanesljivost pri različnih nalogah; Zaupajte v skladu s svojo dolžnostjo.

Pogoste napake

  • Uporaba referenc brez potrditve. Najpogostejša in najhujša napaka; lahko povzroči umik članka.
  • Pridobivanje številk donosa/pogoja iz povzetka. Povzetek AI včasih odraža "možno vrednost" in ne vir; primerjaj z originalom.
  • Zamenjajte AI z iskalnikom. Če ni navedeno drugače, jezikovni model ne poizveduje po aktivni bazi podatkov; proizvaja iz spomina.
  • Iskanje v enem jeziku. Če preprosto izpustite ključne izraze v turščini/angleščini, manjkajo viri; AI pomaga pri ustvarjanju sinonimov.
  • Zameden koncept z virom. Dejstvo, da AI pojasnjuje pravilen koncept, ne pomeni, da je referenca, ki jo daje, pravilna.
Namig: najbolj robusten potek dela je »človek najprej najde, nato AI povzame«. Prinesete pravi članek in AI prebere besedilo. Uporabite torej moč umetne inteligence (povzemanje) in onemogočite njeno šibkost (prilagoditev vira).

Če povzamem

  • Umetna inteligenca je nevarna pri ustvarjanju močnih, konkretnih citatov v konceptih, povzetkih in strategijah iskanja v literaturi.
  • Lažno navajanje (izmišljen članek/DOI) je najresnejše tveganje umetne inteligence v kemiji; Vsaka referenca je potrjena.
  • Najvarnejši tok: človek najde pravi članek, AI povzame besedilo.
  • Kritične številke, kot sta donos in stanje, vzemite iz izvornega besedila, ne iz povzetka.
  • Povežite vsak korak v načrtu sinteze z resničnim virom.

Aplikacijska naloga

Izberite ciljno spojino. Najprej vprašajte umetno inteligenco samo za iskalne izraze in konceptualni povzetek (brez zahteve za konkretno pripisovanje). Poiščite vsaj dva članka v pravi bazi podatkov s temi izrazi. Povzemite besedila člankov v AI in primerjajte številke donosa/pogoja z izvirnikom. Ločeno, namerno vprašajte AI za "5 virov" in dešifrirajte DOI, ki jih daje enega za drugim: koliko jih je bilo resničnih? Napišite enostransko "poročilo o preverjanju citatov".

kontrolni seznam

  • [ ] Umetno inteligenco postavljam kot orodje za koncept/povzetek, ne kot iskalnik.
  • [ ] Ko želim konkreten citat, dekodiram vsak DOI z doi.org.
  • [ ] Primerjam številke donosa/pogoja z izvirnim virom.
  • [ ] Najdem pravi članek in AI povzame besedilo.
  • [ ] Vsak korak v načrtu sinteze pripisujem viru.
  • [ ] Pripravil sem vsaj eno poročilo o preverjanju citatov.
nekdanji Naprej