Un nuevo marco computacional llamado MOSAIC, que aprovecha la inteligencia colectiva para la síntesis química asistida por IA, ha logrado una tasa de éxito del 71% en la validación experimental, realizando más de 35 compuestos novedosos en diversos campos. La investigación, publicada en Nature, detalla cómo MOSAIC (Especialistas Múltiples Optimizados para la Predicción Química Asistida por IA) utiliza la arquitectura Llama-3.1-8B-instruct para entrenar a 2.498 expertos químicos especializados dentro de espacios agrupados por Voronoi, lo que permite la generación de protocolos experimentales reproducibles y ejecutables con métricas de confianza para síntesis complejas.

El sistema aborda el creciente desafío de traducir el aumento exponencial de la literatura científica, en particular los cientos de miles de nuevas reacciones químicas que se informan anualmente, en experimentos prácticos. Los investigadores desarrollaron MOSAIC para aprovechar el conocimiento colectivo integrado en millones de protocolos de reacción, ofreciendo una solución al cuello de botella en la síntesis química. Los nuevos compuestos sintetizados abarcan productos farmacéuticos, materiales, agroquímicos y cosméticos, lo que demuestra la amplia aplicabilidad del marco.

La arquitectura de MOSAIC se basa en los recientes avances en los modelos de lenguaje grandes (LLM), que han demostrado ser prometedores en aplicaciones químicas. Sin embargo, los sistemas anteriores han tenido dificultades para manejar de manera confiable diversas transformaciones en compuestos de novo. MOSAIC supera esta limitación empleando un enfoque de experto especializado, donde los modelos de IA individuales se entrenan en áreas específicas del espacio químico. Esto permite predicciones más precisas y confiables, lo que en última instancia conduce a mayores tasas de éxito en el laboratorio.

Las implicaciones de esta tecnología se extienden más allá del laboratorio, impactando potencialmente a varias industrias. Al acelerar el descubrimiento y la síntesis de nuevos compuestos, MOSAIC podría conducir a un desarrollo más rápido de nuevos fármacos, materiales avanzados y productos agrícolas más sostenibles. La capacidad del marco para proporcionar protocolos experimentales reproducibles también mejora la confiabilidad y la eficiencia de la investigación química.

El desarrollo de MOSAIC representa un importante paso adelante en la aplicación de la IA a la síntesis química. A medida que los modelos de IA continúan evolucionando y los recursos computacionales se vuelven más accesibles, es probable que tales sistemas desempeñen un papel cada vez más importante en la aceleración del descubrimiento científico y la innovación. Las investigaciones futuras pueden centrarse en ampliar el alcance de MOSAIC para abarcar una gama más amplia de reacciones químicas e incorporar fuentes de datos adicionales para mejorar aún más su precisión y confiabilidad.