Claude wird jetzt auch noch Chemiker
Anthropic zeigt neue Fähigkeiten bei der Auswertung von NMR Spektren. Die künstliche Intelligenz arbeitet erstaunlich präzise.
Anthropic macht sein KI-Modell fit für die Chemie. In neuen Tests analysiert Opus 4.7 komplexe Spektraldaten präziser als etablierte Branchenprogramme. Damit übernimmt die künstliche Intelligenz erstmals eine der zeitaufwendigsten Aufgaben im Labor.
Vorhersage von Molekülstrukturen
Die Analyse von chemischen Verbindungen erfordert enorme Präzision. Forscher ermitteln die unsichtbare Struktur von Molekülen häufig über die sogenannte NMR-Spektroskopie. Bisher gleichen Chemiker die Ergebnisse in den Spektren meist mühsam per Hand ab oder nutzen spezielle Software.
Anthropic hat nun untersucht, wie gut aktuelle KI-Modelle diese Aufgabe bewältigen. Dafür ließen die Entwickler die Versionen Opus 4.7, Opus 4.6 und Sonnet 4.6 gegen die Platzhirsche ChemDraw und MestReNova antreten. Die Testbasis bildeten 20 chemische Verbindungen aus aktuellen Vorabveröffentlichungen, die den Modellen während des Trainings noch nicht bekannt waren.
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Hohe Präzision bei Wasserstoff
Die Ergebnisse der ersten Versuchsreihe zeigen überraschend deutliche Unterschiede. Bei der Vorhersage von Wasserstoff-Spektren erreichte Opus 4.7 eine durchschnittliche Abweichung von lediglich 0,079 ppm. Damit unterbietet das KI-Modell die klassischen Programme deutlich und liegt weit innerhalb der von Chemikern tolerierten Fehlergrenze.
Bei der Analyse von Kohlenstoff lagen Opus 4.7 und MestReNova mit Werten um die 1,4 ppm nahezu gleichauf. Die älteren Versionen Opus 4.6 und Sonnet 4.6 schnitten erwartungsgemäß schwächer ab. Das kleinste Modell Sonnet 4.6 scheiterte bei einer besonders komplexen Wasserstoffverbindung sogar komplett an der richtigen Einordnung.
Die Rückwärtsanalyse als Königsdisziplin
Neben der reinen Vorhersage testete Anthropic auch die weitaus schwerere Umkehrung des Prozesses. Opus 4.7 erhielt lediglich die experimentellen Daten eines NMR-Spektrums sowie die exakte molekulare Formel. Daraus sollte die künstliche Intelligenz die zugrunde liegende Struktur ableiten, was sonst Fachleuten überlassen bleibt.
Bei acht einfacheren Molekülen lieferte Opus 4.7 in jedem Versuch fehlerfrei die korrekte Struktur. Für sieben deutlich komplexere Verbindungen benötigte das KI-Modell lediglich einen zusätzlichen Hinweis auf das Ausgangsmaterial, um präzise Ergebnisse zu liefern. Bisherige Spezialsoftware erfordert für solche Aufgaben oft zweidimensionale Daten und Lizenzen. Claude löste das Problem über simple Texteingaben.
Quelle: Anthropic
Grenzen der aktuellen Tests
Trotz der starken Testergebnisse verweisen die Entwickler auf die Einschränkungen der Untersuchung. Die geringe Stichprobengröße von 20 Verbindungen für die Vorwärtsanalyse lässt noch keine endgültigen Schlüsse auf die Zuverlässigkeit im großen Maßstab zu. Die Modelle könnten bei bisher ungetesteten chemischen Gerüsten andere Fehlermuster zeigen.
Zudem blieben komplexe Naturstoffe und bestimmte Lösungsmittel im Test unberücksichtigt. Anthropic plant daher im nächsten Schritt, die Evaluierung auf mehrere Hundert Verbindungen auszuweiten. Die Forschung konzentriert sich künftig darauf, dass die Modelle auch Reaktionsmechanismen eigenständig überprüfen.
