Un nuevo marco de inteligencia artificial llamado MOSAIC, que significa "Multiple Optimized Specialists for AI-assisted Chemical Prediction" (Especialistas Múltiples Optimizados para la Predicción Química Asistida por IA), está permitiendo a los químicos aprovechar un vasto conjunto de conocimientos sobre reacciones químicas para acelerar el descubrimiento de nuevos compuestos. Los investigadores han desarrollado este sistema para abordar el creciente desafío de examinar los cientos de miles de nuevas reacciones químicas que se informan anualmente, lo que dificulta su traducción en experimentos prácticos.

MOSAIC, construido sobre la arquitectura Llama-3.1-8B-instruct, emplea una red de 2498 "expertos" especializados en IA entrenados dentro de espacios agrupados por Voronoi, según un estudio publicado en Nature. Este enfoque permite que el sistema genere protocolos experimentales reproducibles y ejecutables, completos con métricas de confianza, para síntesis químicas complejas. El sistema logró una tasa de éxito del 71% en la validación experimental, lo que condujo a la creación de más de 35 compuestos novedosos aplicables a productos farmacéuticos, ciencia de los materiales, agroquímicos y cosméticos.

El desarrollo de MOSAIC aborda un cuello de botella crítico en la investigación química. El gran volumen de literatura científica hace que sea cada vez más difícil para los químicos identificar e implementar nuevas reacciones prometedoras. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han demostrado potencial en esta área, pero crear sistemas que funcionen de manera confiable en diversas transformaciones y compuestos novedosos ha sido un desafío. MOSAIC supera esto aprovechando la inteligencia colectiva de millones de protocolos de reacción.

Los expertos en IA dentro de MOSAIC se especializan según la agrupación de Voronoi, una técnica que divide el espacio químico en regiones distintas. Esto permite que cada experto se centre en un área específica de la química, mejorando la precisión y la eficiencia general del sistema. "Al crear estos expertos especializados, podemos aprovechar una gama de conocimientos mucho más amplia de lo que sería posible con un único modelo de IA de propósito general", señalaron los autores del estudio.

Las implicaciones de MOSAIC se extienden más allá de simplemente acelerar el descubrimiento químico. Al proporcionar protocolos detallados y ejecutables, el sistema también puede ayudar a mejorar la reproducibilidad de la investigación química. Esta es una preocupación creciente en la comunidad científica, ya que muchos estudios publicados no se pueden replicar fácilmente. Las métricas de confianza de MOSAIC también brindan información valiosa a los químicos, lo que les permite priorizar las reacciones más prometedoras.

Los investigadores prevén MOSAIC como una herramienta que puede ser utilizada tanto por químicos académicos como industriales. Tiene el potencial de agilizar el proceso de descubrimiento de fármacos, diseño de materiales y otras áreas de la investigación química. El equipo ahora está trabajando en expandir las capacidades del sistema y explorar nuevas aplicaciones. Los desarrollos futuros pueden incluir la incorporación de fuentes de datos adicionales, la mejora de la precisión de las métricas de confianza y el desarrollo de nuevas formas de visualizar e interactuar con el sistema.