AI-सहायता प्राप्त रासायनिक संश्लेषण के लिए सामूहिक बुद्धिमत्ता का लाभ उठाने वाले MOSAIC नामक एक नए कम्प्यूटेशनल ढांचे ने प्रायोगिक सत्यापन में 71% सफलता दर हासिल की है, जिससे विविध क्षेत्रों में 35 से अधिक नए यौगिकों का निर्माण हुआ है। नेचर में प्रकाशित शोध में विस्तार से बताया गया है कि MOSAIC (AI-सहायता प्राप्त रासायनिक भविष्यवाणी के लिए कई अनुकूलित विशेषज्ञ) वोरोनोई-क्लस्टर्ड स्थानों के भीतर 2,498 विशेष रासायनिक विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करने के लिए Llama-3.1-8B-निर्देश आर्किटेक्चर का उपयोग कैसे करता है, जिससे जटिल संश्लेषण के लिए आत्मविश्वास मेट्रिक्स के साथ पुनरुत्पादनीय और निष्पादन योग्य प्रायोगिक प्रोटोकॉल का निर्माण संभव होता है।

यह प्रणाली वैज्ञानिक साहित्य में तेजी से हो रही वृद्धि, विशेष रूप से प्रति वर्ष रिपोर्ट की जाने वाली सैकड़ों हजारों नई रासायनिक प्रतिक्रियाओं को व्यावहारिक प्रयोगों में बदलने की बढ़ती चुनौती का समाधान करती है। शोधकर्ताओं ने लाखों प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल में निहित सामूहिक ज्ञान का उपयोग करने के लिए MOSAIC विकसित किया, जो रासायनिक संश्लेषण में बाधा का समाधान प्रदान करता है। संश्लेषित नए यौगिकों में फार्मास्यूटिकल्स, सामग्री, कृषि रसायन और सौंदर्य प्रसाधन शामिल हैं, जो ढांचे की व्यापक प्रयोज्यता को प्रदर्शित करते हैं।

MOSAIC का आर्किटेक्चर बड़े भाषा मॉडल (LLM) में हालिया प्रगति पर आधारित है, जिन्होंने रासायनिक अनुप्रयोगों में आशाजनक प्रदर्शन किया है। हालाँकि, पिछली प्रणालियाँ डी नोवो यौगिकों में विविध परिवर्तनों को विश्वसनीय रूप से संभालने के लिए संघर्ष करती रही हैं। MOSAIC एक विशेष विशेषज्ञ दृष्टिकोण अपनाकर इस सीमा को दूर करता है, जहाँ व्यक्तिगत AI मॉडल को रासायनिक स्थान के विशिष्ट क्षेत्रों पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह अधिक सटीक और विश्वसनीय भविष्यवाणियों की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप अंततः प्रयोगशाला में उच्च सफलता दर प्राप्त होती है।

इस तकनीक के निहितार्थ प्रयोगशाला से परे विभिन्न उद्योगों को प्रभावित कर सकते हैं। नए यौगिकों की खोज और संश्लेषण को गति देकर, MOSAIC नई दवाओं, उन्नत सामग्रियों और अधिक टिकाऊ कृषि उत्पादों के तेजी से विकास का कारण बन सकता है। पुनरुत्पादनीय प्रायोगिक प्रोटोकॉल प्रदान करने की ढांचे की क्षमता रासायनिक अनुसंधान की विश्वसनीयता और दक्षता को भी बढ़ाती है।

MOSAIC का विकास रासायनिक संश्लेषण के लिए AI के अनुप्रयोग में एक महत्वपूर्ण कदम आगे का प्रतिनिधित्व करता है। जैसे-जैसे AI मॉडल विकसित होते रहेंगे और कम्प्यूटेशनल संसाधन अधिक सुलभ होते जाएंगे, यह संभावना है कि ऐसी प्रणालियाँ वैज्ञानिक खोज और नवाचार को गति देने में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगी। भविष्य के अनुसंधान में MOSAIC के दायरे को रासायनिक प्रतिक्रियाओं की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल करने और इसकी सटीकता और विश्वसनीयता को और बेहतर बनाने के लिए अतिरिक्त डेटा स्रोतों को शामिल करने पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है।