Sebuah alat akses terbuka baru yang dikembangkan oleh para peneliti Teknik Universitas Toronto siap untuk merevolusi cara para ilmuwan menavigasi dunia kerangka logam-organik (MOFs) yang berkembang pesat. Bahan serbaguna ini, yang dihargai karena luas permukaannya yang sangat tinggi dan sifat kimianya yang dapat diatur, memiliki potensi besar di berbagai bidang mulai dari pengiriman obat dan katalisis hingga penangkapan karbon. Namun, mengimbangi percepatan volume penelitian Kementerian Keuangan telah menjadi sebuah tantangan besar – sebuah tantangan yang langsung diatasi oleh alat baru ini, yang diberi nama MOF-ChemUnity.
Janji dan Kompleksitas Kementerian Keuangan
Kerangka logam-organik menonjol karena luas permukaannya yang luar biasa – beberapa varian memiliki berat hingga 7.000 m²/g, yang berarti satu gramnya mengandung cukup permukaan bagian dalam untuk menutupi lapangan sepak bola. Struktur unik ini memungkinkan beragam aplikasi. MOF dapat bertindak sebagai penyaring molekuler, secara selektif menangkap karbon dioksida dari campuran gas, atau sebagai sensor, mendeteksi sejumlah kecil molekul. Sifat katalitiknya dapat mempercepat reaksi industri, sedangkan struktur berporinya memungkinkan pelepasan obat terkontrol.
Pentingnya MOF baru-baru ini digarisbawahi oleh Hadiah Nobel Kimia tahun 2025. Namun, pertumbuhan penelitian yang pesat – yang mencakup lebih dari 25 domain aplikasi – telah menciptakan hambatan pengetahuan, sehingga menghambat peneliti manusia dan alat AI yang dirancang untuk membantu mereka.
Memperkenalkan MOF-ChemUnity: Grafik Pengetahuan Terstruktur
Tim Profesor Mohamad Moosavi di Departemen Teknik Kimia & Kimia Terapan, dan Institut Vektor, mengembangkan MOF-ChemUnity untuk mengatasi tantangan ini. Alat ini berfungsi sebagai grafik pengetahuan terstruktur dan terukur yang secara sistematis mengekstraksi dan menghubungkan informasi dari makalah penelitian Kementerian Keuangan, repositori struktur kristal, dan database bahan komputasi.
Pada intinya, MOF-ChemUnity menggunakan alur kerja model bahasa besar multi-agen (LLM) untuk menghubungkan nama-nama kimia dalam literatur ilmiah dengan struktur kristal yang sesuai. Hal ini memungkinkan prosedur sintesis, sifat material, dan aplikasi potensial direpresentasikan dalam format yang konsisten dan dapat dibaca mesin.
“Penemuan ilmiah dimulai dengan membaca dan mensintesis literatur, namun ini tetap menjadi salah satu langkah tersulit untuk diotomatisasi,” jelas Moosavi. “MOF-ChemUnity menciptakan landasan terpadu yang dapat dibangun oleh para peneliti dan sistem AI.”
Mengurangi “Halusinasi” AI Melalui Sastra yang Membumi
Tim ini mendemonstrasikan dampak sistem mereka dengan mengintegrasikan grafik pengetahuan dengan LLM untuk menciptakan asisten AI berbasis literatur untuk Kementerian Keuangan. Tidak seperti sistem AI standar yang cenderung menghasilkan pernyataan yang masuk akal namun salah (“halusinasi”), asisten ini memanfaatkan catatan eksperimental dan komputasi yang terverifikasi.
Dalam evaluasi buta yang dilakukan oleh para ahli Kementerian Keuangan, tanggapan para asisten secara konsisten dinilai lebih akurat, dapat ditafsirkan, dan dapat dipercaya dibandingkan tanggapan yang dihasilkan oleh LLM dasar seperti GPT-4o. Dengan mendasarkan tanggapan AI pada literatur yang dikurasi dan dihubungkan, sistem ini secara signifikan mengurangi risiko penalaran ilmiah yang tidak dapat diandalkan.
“Pendekatan ini mengurangi halusinasi, yang merupakan salah satu kendala utama dalam menerapkan model bahasa besar pada domain ilmiah,” kata Moosavi.
Akses Terbuka dan Implikasinya di Masa Depan
Tim U of T – yang dipimpin oleh Moosavi, bersama kontributor utama Thomas Pruyn dan Amro Aswad – telah membuat kumpulan data dan kode tersedia secara terbuka di GitHub, mendorong kemajuan berkelanjutan dalam ilmu material dan penelitian berbasis AI.
Moosavi membayangkan MOF-ChemUnity sebagai batu loncatan menuju perubahan yang lebih luas dalam cara pengorganisasian dan akses pengetahuan ilmiah. Alat ini memecah silo dalam penelitian, memungkinkan sistem AI memproses data lintas bidang, melampaui batasan peneliti manusia.
“Peneliti manusia dibatasi oleh jumlah makalah yang dapat mereka baca, namun Kementerian Keuangan-ChemUnity mengambil langkah pertama untuk memungkinkan sistem AI yang dapat memproses data lintas bidang. Hal ini membentuk paradigma baru untuk penemuan berdasarkan literatur.”
Pekerjaan ini tidak hanya mempercepat penemuan material tetapi juga meletakkan dasar bagi sistem pengetahuan umum yang dapat merevolusi penelitian di berbagai disiplin ilmu.
