विषय: केमिनफॉरमैटिक्स, रासायनिक संश्लेषण, प्रौद्योगिकी सार वैज्ञानिक साहित्य की तेजी से वृद्धि सभी विषयों में एक बढ़ती हुई चुनौती पेश करती है। हर साल सैकड़ों हजारों नई रासायनिक प्रतिक्रियाएँ रिपोर्ट की जाती हैं, फिर भी उन्हें कार्रवाई योग्य प्रयोगों में बदलना एक बाधा बन जाता है1,2।

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के हालिया अनुप्रयोगों ने आशाजनक परिणाम दिखाए हैं3,4,5,6, लेकिन ऐसी प्रणालियाँ जो डी नोवो यौगिकों में विविध परिवर्तनों के लिए मज़बूती से काम करती हैं, अभी भी मायावी बनी हुई हैं। यहाँ हम MOSAIC (AI-सहायता प्राप्त रासायनिक भविष्यवाणी के लिए एकाधिक अनुकूलित विशेषज्ञ) पेश करते हैं, जो एक कम्प्यूटेशनल ढांचा है जो रसायनज्ञों को लाखों प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल के सामूहिक ज्ञान का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

MOSAIC Llama-3.1-8B-instruct आर्किटेक्चर7 पर बनाया गया है, जो वोरोनोई-क्लस्टर्ड स्थानों के भीतर 2,498 विशेष रासायनिक विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करता है। यह दृष्टिकोण जटिल संश्लेषणों के लिए आत्मविश्वास मेट्रिक्स के साथ पुनरुत्पादनीय और निष्पादन योग्य प्रायोगिक प्रोटोकॉल प्रदान करता है।

कुल मिलाकर 71% सफलता दर के साथ, प्रायोगिक सत्यापन फार्मास्यूटिकल्स, सामग्री, कृषि रसायन और सौंदर्य प्रसाधनों में फैले 35 से अधिक नए यौगिकों की प्राप्ति को दर्शाता है। विशेष रूप से, MOSAIC नई प्रतिक्रिया पद्धतियों की खोज को भी सक्षम बनाता है जो विशेषज्ञों के प्रशिक्षण से अनुपस्थित हैं, जो रासायनिक संश्लेषण को आगे बढ़ाने के लिए एक आधारशिला है।