Un nouveau cadre computationnel appelé MOSAIC, acronyme de *Multiple Optimized Specialists for AI-assisted Chemical Prediction*, permet aux chimistes d'accéder à un vaste réservoir de connaissances sur les réactions chimiques, accélérant potentiellement la découverte et la synthèse de nouveaux composés. Des chercheurs ont développé ce système pour relever le défi croissant de la navigation dans le paysage exponentiellement grandissant de la littérature scientifique, où des centaines de milliers de nouvelles réactions chimiques sont rapportées chaque année.

MOSAIC, construit sur l'architecture Llama-3.1-8B-instruct, utilise un réseau de 2 498 "experts" en IA spécialisés, formés dans des espaces regroupés par la méthode de Voronoï. Cette approche permet au système de générer des protocoles expérimentaux reproductibles et exécutables, assortis de mesures de confiance, pour des synthèses chimiques complexes. La recherche, publiée dans *Nature*, souligne la capacité du système à atteindre un taux de réussite de 71 % lors de la validation expérimentale, conduisant à la création de plus de 35 nouveaux composés applicables à divers domaines tels que les produits pharmaceutiques, la science des matériaux, les produits agrochimiques et les cosmétiques.

Le principal défi que MOSAIC relève est le goulot d'étranglement dans la traduction des réactions chimiques rapportées en expériences pratiques. Bien que les grands modèles linguistiques (LLM) se soient révélés prometteurs dans ce domaine, leur application fiable à diverses transformations sur de nouveaux composés est restée un obstacle. MOSAIC surmonte ce problème en créant un système d'intelligence collective, où chaque expert en IA se spécialise dans un domaine spécifique de l'espace des réactions chimiques.

"Le volume considérable de la littérature chimique rend de plus en plus difficile pour les chercheurs individuels de se tenir au courant de toutes les informations pertinentes", a expliqué un chercheur principal du projet. "MOSAIC offre un moyen d'exploiter les connaissances collectives intégrées dans ces publications, accélérant ainsi le rythme de la découverte chimique."

Les implications de cette technologie vont au-delà de la simple accélération de la recherche. En fournissant des protocoles détaillés et exécutables, MOSAIC pourrait démocratiser l'accès aux techniques de synthèse chimique avancées, ce qui pourrait donner plus de pouvoir aux chercheurs disposant de ressources limitées. De plus, la capacité du système à prédire le résultat de réactions complexes pourrait réduire le besoin d'expérimentations coûteuses et chronophages par essais et erreurs.

Le développement de MOSAIC représente une avancée significative dans l'application de l'IA à la synthèse chimique. À mesure que les modèles d'IA continuent d'évoluer et que la puissance de calcul augmente, ces systèmes joueront probablement un rôle de plus en plus important dans l'accélération de la découverte scientifique dans un large éventail de disciplines. Les recherches futures se concentreront sur l'élargissement de la portée de MOSAIC afin d'englober un éventail encore plus large de réactions chimiques et d'améliorer la précision et la fiabilité de ses prédictions.