Un nouveau cadre computationnel appelé MOSAIC, tirant parti de l'intelligence collective pour la synthèse chimique assistée par l'IA, a atteint un taux de réussite de 71 % lors de la validation expérimentale, réalisant plus de 35 nouveaux composés dans divers domaines. La recherche, publiée dans Nature, détaille comment MOSAIC (Multiple Optimized Specialists for AI-assisted Chemical Prediction) utilise l'architecture Llama-3.1-8B-instruct pour former 2 498 experts chimiques spécialisés dans des espaces regroupés par Voronoi, permettant la génération de protocoles expérimentaux reproductibles et exécutables avec des mesures de confiance pour les synthèses complexes.

Le système répond au défi croissant de la traduction de l'augmentation exponentielle de la littérature scientifique, en particulier les centaines de milliers de nouvelles réactions chimiques rapportées chaque année, en expériences pratiques. Les chercheurs ont développé MOSAIC pour exploiter les connaissances collectives intégrées dans des millions de protocoles de réaction, offrant une solution au goulot d'étranglement de la synthèse chimique. Les nouveaux composés synthétisés couvrent les produits pharmaceutiques, les matériaux, les produits agrochimiques et les cosmétiques, démontrant la large applicabilité du cadre.

L'architecture de MOSAIC s'appuie sur les récentes avancées des grands modèles de langage (LLM), qui se sont révélés prometteurs dans les applications chimiques. Cependant, les systèmes précédents ont eu du mal à gérer de manière fiable diverses transformations à travers des composés de novo. MOSAIC surmonte cette limitation en employant une approche d'expert spécialisé, où des modèles d'IA individuels sont formés sur des domaines spécifiques de l'espace chimique. Cela permet des prédictions plus précises et fiables, conduisant finalement à des taux de réussite plus élevés en laboratoire.

Les implications de cette technologie s'étendent au-delà du laboratoire, impactant potentiellement diverses industries. En accélérant la découverte et la synthèse de nouveaux composés, MOSAIC pourrait conduire à un développement plus rapide de nouveaux médicaments, de matériaux avancés et de produits agricoles plus durables. La capacité du cadre à fournir des protocoles expérimentaux reproductibles améliore également la fiabilité et l'efficacité de la recherche chimique.

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 les ressources computationnelles deviennent plus accessibles, il est probable que de tels systèmes joueront un rôle de plus en plus important dans l'accélération de la découverte scientifique et de l'innovation. Les recherches futures pourraient se concentrer sur l'élargissement de la portée de MOSAIC pour englober un plus large éventail de réactions chimiques et sur l'intégration de sources de données supplémentaires afin d'améliorer encore sa précision et sa fiabilité.