मल्टीपल ऑप्टिमाइज़्ड स्पेशलिस्ट्स फॉर एआई-असिस्टेड केमिकल प्रेडिक्शन (MOSAIC) नामक एक नया कम्प्यूटेशनल ढांचा, रसायनज्ञों को रासायनिक प्रतिक्रिया ज्ञान के विशाल भंडार का दोहन करने में सक्षम बना रहा है, जिससे नए यौगिकों की खोज और संश्लेषण में तेजी आने की संभावना है। शोधकर्ताओं ने वैज्ञानिक साहित्य के तेजी से बढ़ते परिदृश्य को नेविगेट करने की बढ़ती चुनौती का समाधान करने के लिए इस प्रणाली को विकसित किया है, जहां हर साल सैकड़ों हजारों नई रासायनिक प्रतिक्रियाएं दर्ज की जाती हैं।

लामा-3.1-8B-निर्देश आर्किटेक्चर पर निर्मित MOSAIC, वोरोनोई-क्लस्टर्ड स्थानों के भीतर प्रशिक्षित 2,498 विशेष एआई "विशेषज्ञों" के एक नेटवर्क का उपयोग 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। नेचर में प्रकाशित शोध, प्रायोगिक सत्यापन में 71% सफलता दर प्राप्त करने की प्रणाली की क्षमता पर प्रकाश डालता है, जिससे फार्मास्यूटिकल्स, सामग्री विज्ञान, एग्रोकेमिकल्स और सौंदर्य प्रसाधन जैसे विविध क्षेत्रों के लिए लागू 35 से अधिक नए यौगिकों का निर्माण होता है।

MOSAIC जिस मूल चुनौती का समाधान करता है, वह है रिपोर्ट की गई रासायनिक प्रतिक्रियाओं को व्यावहारिक प्रयोगों में अनुवाद करने में आने वाली बाधा। जबकि बड़े भाषा मॉडल (LLM) ने इस क्षेत्र में वादा दिखाया है, लेकिन उपन्यास यौगिकों में विविध परिवर्तनों पर उन्हें मज़बूती से लागू करना एक बाधा बनी हुई है। MOSAIC रासायनिक प्रतिक्रिया स्थान के एक विशिष्ट क्षेत्र में विशेषज्ञता वाले प्रत्येक एआई विशेषज्ञ के साथ, एक सामूहिक बुद्धिमत्ता प्रणाली बनाकर इसे दूर करता है।

परियोजना पर एक प्रमुख शोधकर्ता ने समझाया, "रासायनिक साहित्य की भारी मात्रा व्यक्तिगत शोधकर्ताओं के लिए सभी प्रासंगिक जानकारी से अवगत रहना तेजी से मुश्किल बना देती है।" "MOSAIC इन प्रकाशनों में एम्बेडेड सामूहिक ज्ञान का लाभ उठाने का एक तरीका प्रदान करता है, जिससे रासायनिक खोज की गति तेज होती है।"

इस तकनीक के निहितार्थ केवल अनुसंधान को गति देने से परे हैं। विस्तृत, निष्पादन योग्य प्रोटोकॉल प्रदान करके, MOSAIC उन्नत रासायनिक संश्लेषण तकनीकों तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण कर सकता है, संभावित रूप से सीमित संसाधनों वाले शोधकर्ताओं को सशक्त बना सकता है। इसके अलावा, जटिल प्रतिक्रियाओं के परिणाम की भविष्यवाणी करने की प्रणाली की क्षमता महंगी और समय लेने वाली परीक्षण-और-त्रुटि प्रयोग की आवश्यकता को कम कर सकती है।

MOSAIC का विकास रासायनिक संश्लेषण के लिए AI के अनुप्रयोग में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। जैसे-जैसे AI मॉडल विकसित होते रहेंगे और कम्प्यूटेशनल शक्ति बढ़ती जाएगी, ऐसी प्रणालियाँ विभिन्न प्रकार के विषयों में वैज्ञानिक खोज को गति देने में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगी। भविष्य का शोध रासायनिक प्रतिक्रियाओं की और भी व्यापक श्रेणी को शामिल करने और इसकी भविष्यवाणियों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए MOSAIC के दायरे का विस्तार करने पर ध्यान केंद्रित करेगा।