रसायनिक संश्लेषण में रसायनज्ञों की सहायता करने के लिए डिज़ाइन किए गए MOSAIC नामक एक नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता ढांचे ने प्रायोगिक सत्यापन में 71% सफलता दर हासिल की है, जिससे 35 से अधिक नए यौगिकों का निर्माण हुआ है। नेचर के एक हालिया लेख में विस्तृत यह प्रणाली, लाखों प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल के सामूहिक ज्ञान का लाभ उठाकर आत्मविश्वास मेट्रिक्स के साथ पुनरुत्पादनीय और निष्पादन योग्य प्रायोगिक प्रक्रियाएं प्रदान करती है।

MOSAIC (एआई-सहायता प्राप्त रासायनिक भविष्यवाणी के लिए कई अनुकूलित विशेषज्ञ) रसायन विज्ञान में विशाल और तेजी से बढ़ते वैज्ञानिक साहित्य को नेविगेट करने की बढ़ती चुनौती का समाधान करता है। प्रत्येक वर्ष, सैकड़ों हजारों नई रासायनिक प्रतिक्रियाओं की सूचना दी जाती है, जिससे रसायनज्ञों के लिए इस जानकारी को व्यावहारिक प्रयोगों में अनुवाद करना मुश्किल हो जाता है। वर्तमान एआई भाषा मॉडल ने इस क्षेत्र में वादा दिखाया है, लेकिन विविध रासायनिक परिवर्तनों और नए यौगिकों में लगातार विश्वसनीय परिणाम देने के लिए संघर्ष किया है।

MOSAIC ढांचा Llama-3.1-8B-instruct आर्किटेक्चर पर बनाया गया है और इसमें Voronoi-क्लस्टर्ड स्थानों के भीतर प्रशिक्षित 2,498 विशेष रासायनिक विशेषज्ञ शामिल हैं। यह विशेष दृष्टिकोण प्रणाली को विस्तृत प्रायोगिक प्रोटोकॉल प्रदान करने और जटिल संश्लेषणों के लिए सफलता की संभावना का आकलन करने की अनुमति देता है। MOSAIC का उपयोग करके बनाए गए नए यौगिकों में फार्मास्यूटिकल्स, सामग्री विज्ञान, कृषि रसायन और सौंदर्य प्रसाधन सहित अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला शामिल है।

MOSAIC का विकास एआई-सहायता प्राप्त अनुसंधान में सामूहिक बुद्धिमत्ता की क्षमता पर प्रकाश डालता है। कई विशेष एआई एजेंटों को प्रशिक्षित करके और उन्हें रासायनिक प्रतिक्रियाओं के एक विशाल डेटाबेस से सीखने की अनुमति देकर, सिस्टम ऐसी अंतर्दृष्टि और मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है जिसे एक मानव रसायनज्ञ अकेले दोहराने में मुश्किल पाएगा। यह दृष्टिकोण न केवल खोज की गति को बढ़ाता है बल्कि उन्नत रासायनिक ज्ञान तक पहुंच को भी लोकतांत्रिक बनाता है।

MOSAIC के निहितार्थ प्रयोगशाला से परे हैं। रासायनिक संश्लेषण की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करके, ढांचा संभावित रूप से नई दवाओं, सामग्रियों और अन्य आवश्यक उत्पादों को विकसित करने के लिए आवश्यक लागत और समय को कम कर सकता है। इसके अलावा, आत्मविश्वास मेट्रिक्स प्रदान करने की प्रणाली की क्षमता रसायनज्ञों को प्रयोगों को प्राथमिकता देने और अनुसंधान के कम आशाजनक मार्गों पर संसाधनों को बर्बाद करने से बचने में मदद कर सकती है।

शोधकर्ता MOSAIC ढांचे को परिष्कृत करना और वैज्ञानिक अनुसंधान के अन्य क्षेत्रों में इसके संभावित अनुप्रयोगों का पता लगाना जारी रख रहे हैं। भविष्य के विकास में रासायनिक प्रतिक्रियाओं के सिस्टम के डेटाबेस का विस्तार करना, जटिल और बहु-चरणीय संश्लेषणों को संभालने की क्षमता में सुधार करना और स्वचालित प्रयोग के लिए इसे रोबोटिक प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत करना शामिल हो सकता है। अंतिम लक्ष्य एक शक्तिशाली और बहुमुखी उपकरण बनाना है जो रसायनज्ञों को रासायनिक ज्ञान और नवाचार की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए सशक्त बनाता है।