मल्टीपल ऑप्टिमाइज़्ड स्पेशलिस्ट्स फॉर एआई-असिस्टेड केमिकल प्रेडिक्शन (MOSAIC) नामक एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ढांचा, रसायनज्ञों को नए यौगिकों की खोज में तेजी लाने के लिए रासायनिक प्रतिक्रिया ज्ञान के विशाल भंडार का उपयोग करने में सक्षम बना रहा है। शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली को हर साल रिपोर्ट की जाने वाली सैकड़ों हजारों नई रासायनिक प्रतिक्रियाओं को छानने की बढ़ती चुनौती का समाधान करने के लिए विकसित किया है, जिससे उन्हें व्यावहारिक प्रयोगों में बदलना मुश्किल हो जाता है।

नेचर में प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, Llama-3.1-8B-instruct आर्किटेक्चर पर निर्मित MOSAIC, वोरोनोई-क्लस्टर्ड स्पेस के भीतर प्रशिक्षित 2,498 विशेष एआई "विशेषज्ञों" के एक नेटवर्क को नियोजित करता है। यह दृष्टिकोण प्रणाली को जटिल रासायनिक संश्लेषणों के लिए आत्मविश्वास मेट्रिक्स के साथ, पुनरुत्पादनीय और निष्पादन योग्य प्रायोगिक प्रोटोकॉल उत्पन्न करने की अनुमति देता है। प्रणाली ने प्रायोगिक सत्यापन में 71% सफलता दर हासिल की, जिससे फार्मास्यूटिकल्स, सामग्री विज्ञान, एग्रोकेमिकल्स और सौंदर्य प्रसाधनों के लिए लागू 35 से अधिक नए यौगिकों का निर्माण हुआ।

MOSAIC का विकास रासायनिक अनुसंधान में एक महत्वपूर्ण बाधा को संबोधित करता है। वैज्ञानिक साहित्य की भारी मात्रा के कारण रसायनज्ञों के लिए आशाजनक नई प्रतिक्रियाओं की पहचान करना और उन्हें लागू करना तेजी से मुश्किल होता जा रहा है। बड़े भाषा मॉडल (LLM) ने इस क्षेत्र में क्षमता दिखाई है, लेकिन ऐसी प्रणालियाँ बनाना जो विविध परिवर्तनों और नए यौगिकों में मज़बूती से काम करें, एक चुनौती रही है। MOSAIC लाखों प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल की सामूहिक बुद्धिमत्ता का लाभ उठाकर इस पर काबू पाता है।

MOSAIC के भीतर एआई विशेषज्ञ वोरोनोई क्लस्टरिंग के आधार पर विशिष्ट हैं, एक तकनीक जो रासायनिक स्थान को अलग-अलग क्षेत्रों में विभाजित करती है। यह प्रत्येक विशेषज्ञ को रसायन विज्ञान के एक विशिष्ट क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, जिससे प्रणाली की समग्र सटीकता और दक्षता में सुधार होता है। अध्ययन के लेखकों ने उल्लेख किया, "ये विशेष विशेषज्ञ बनाकर, हम एक एकल, सामान्य-उद्देश्य वाले एआई मॉडल की तुलना में ज्ञान की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग कर सकते हैं।"

MOSAIC के निहितार्थ केवल रासायनिक खोज को तेज करने से परे हैं। विस्तृत, निष्पादन योग्य प्रोटोकॉल प्रदान करके, प्रणाली रासायनिक अनुसंधान की पुनरुत्पादकता में सुधार करने में भी मदद कर सकती है। यह वैज्ञानिक समुदाय में एक बढ़ती चिंता है, क्योंकि कई प्रकाशित अध्ययनों को आसानी से दोहराया नहीं जा सकता है। MOSAIC के आत्मविश्वास मेट्रिक्स रसायनज्ञों को मूल्यवान जानकारी भी प्रदान करते हैं, जिससे वे सबसे आशाजनक प्रतिक्रियाओं को प्राथमिकता दे सकते हैं।

शोधकर्ता MOSAIC को एक उपकरण के रूप में देखते हैं जिसका उपयोग अकादमिक और औद्योगिक रसायनज्ञ दोनों कर सकते हैं। इसमें दवा की खोज, सामग्री डिजाइन और रासायनिक अनुसंधान के अन्य क्षेत्रों की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने की क्षमता है। टीम अब प्रणाली की क्षमताओं का विस्तार करने और नए अनुप्रयोगों की खोज करने पर काम कर रही है। भविष्य के विकास में अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करना, आत्मविश्वास मेट्रिक्स की सटीकता में सुधार करना और प्रणाली के साथ कल्पना और बातचीत करने के नए तरीके विकसित करना शामिल हो सकता है।