MOSAIC নামের একটি নতুন গণনা কাঠামো, যা এআই-সহায়তায় রাসায়নিক সংশ্লেষণের জন্য সম্মিলিত বুদ্ধিমত্তাকে ব্যবহার করে, পরীক্ষামূলক বৈধতাতে ৭১% সাফল্য অর্জন করেছে এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে ৩৫টিরও বেশি নতুন যৌগ তৈরি করেছে। নেচারে প্রকাশিত গবেষণাটিতে বিস্তারিত বলা হয়েছে যে কীভাবে MOSAIC (এআই-সহায়তায় রাসায়নিক পূর্বাভাসের জন্য একাধিক অপ্টিমাইজড বিশেষজ্ঞ) Llama-3.1-8B-instruct আর্কিটেকচার ব্যবহার করে ভোরোনোই-ক্লাস্টার্ড স্থানে ২,৪৯৮টি বিশেষ রাসায়নিক বিশেষজ্ঞকে প্রশিক্ষণ দেয়, যা জটিল সংশ্লেষণের জন্য আত্মবিশ্বাসী মেট্রিক্স সহ পুনরুৎপাদনযোগ্য এবং কার্যকর পরীক্ষামূলক প্রোটোকল তৈরি করতে সক্ষম।

সিস্টেমটি বৈজ্ঞানিক সাহিত্যের দ্রুত বৃদ্ধি, বিশেষ করে প্রতি বছর রিপোর্ট করা কয়েক লক্ষ নতুন রাসায়নিক বিক্রিয়াকে ব্যবহারিক পরীক্ষায় অনুবাদ করার ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করে। গবেষকরা লক্ষ লক্ষ বিক্রিয়া প্রোটোকলের মধ্যে থাকা সম্মিলিত জ্ঞানকে কাজে লাগানোর জন্য MOSAIC তৈরি করেছেন, যা রাসায়নিক সংশ্লেষণের বাধা দূর করার একটি সমাধান দেয়। সংশ্লেষিত নতুন যৌগগুলি ওষুধ, উপকরণ, কৃষিজাত রাসায়নিক এবং প্রসাধনী সামগ্রীতে বিস্তৃত, যা কাঠামোটির ব্যাপক প্রযোজ্যতা প্রদর্শন করে।

MOSAIC-এর আর্কিটেকচার বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLM) সাম্প্রতিক উন্নতির উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছে, যা রাসায়নিক প্রয়োগে প্রতিশ্রুতি দেখিয়েছে। তবে, আগের সিস্টেমগুলি ডি নভো যৌগগুলির মধ্যে বিভিন্ন রূপান্তর নির্ভরযোগ্যভাবে পরিচালনা করতে সমস্যায় পড়েছিল। MOSAIC একটি বিশেষ বিশেষজ্ঞ পদ্ধতির মাধ্যমে এই সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠেছে, যেখানে পৃথক এআই মডেলগুলিকে রাসায়নিক স্থানের নির্দিষ্ট ক্ষেত্রগুলিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এটি আরও নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য পূর্বাভাসের সুযোগ করে দেয়, যা শেষ পর্যন্ত ল্যাবে সাফল্যের হার বাড়াতে সাহায্য করে।

এই প্রযুক্তির প্রভাব পরীক্ষাগারের বাইরেও বিস্তৃত, যা বিভিন্ন শিল্পকে প্রভাবিত করতে পারে। নতুন যৌগগুলির আবিষ্কার এবং সংশ্লেষণকে দ্রুত করার মাধ্যমে, MOSAIC নতুন ওষুধ, উন্নত উপকরণ এবং আরও টেকসই কৃষি পণ্যের দ্রুত বিকাশের দিকে নিয়ে যেতে পারে। পুনরুৎপাদনযোগ্য পরীক্ষামূলক প্রোটোকল সরবরাহ করার জন্য কাঠামোটির ক্ষমতা রাসায়নিক গবেষণার নির্ভরযোগ্যতা এবং দক্ষতাও বাড়ায়।

MOSAIC-এর বিকাশ রাসায়নিক সংশ্লেষণে এআই-এর প্রয়োগের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এআই মডেলগুলি ক্রমাগত বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে এবং কম্পিউটেশনাল রিসোর্স আরও সহজলভ্য হওয়ার সাথে সাথে সম্ভবত এই ধরনের সিস্টেমগুলি বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার এবং উদ্ভাবনকে দ্রুত করার ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। ভবিষ্যতের গবেষণা MOSAIC-এর পরিধিকে আরও বিস্তৃত রাসায়নিক বিক্রিয়া পর্যন্ত প্রসারিত করতে এবং এর নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা আরও উন্নত করতে অতিরিক্ত ডেটা উৎস অন্তর্ভুক্ত করার দিকে মনোযোগ দিতে পারে।