AI支援化学予測のための多重最適化専門家（Multiple Optimized Specialists for AI-assisted Chemical Prediction）を意味するMOSAICと呼ばれる新しい人工知能フレームワークにより、化学者は膨大な化学反応知識を活用して、新しい化合物の発見を加速させることができます。研究者らは、毎年報告される数十万件もの新しい化学反応を精査し、それらを実際の実験に落とし込むことが困難になっているという、増大する課題に対処するためにこのシステムを開発しました。
Nature誌に掲載された研究によると、Llama-3.1-8B-instructアーキテクチャ上に構築されたMOSAICは、ボロノイ・クラスタリングされた空間内で訓練された2,498の専門AI「エキスパート」のネットワークを利用しています。このアプローチにより、システムは複雑な化学合成のための、再現可能で実行可能な実験プロトコルを、信頼性指標とともに生成することができます。このシステムは、実験的検証において71％の成功率を達成し、医薬品、材料科学、農薬、化粧品に応用可能な35種類以上の新規化合物の創出につながりました。
MOSAICの開発は、化学研究における重要なボトルネックに対処するものです。科学文献の量が膨大であるため、化学者が有望な新しい反応を特定し、実行することがますます困難になっています。大規模言語モデル（LLM）はこの分野で可能性を示していますが、多様な変換や新規化合物に対して確実に機能するシステムを構築することは課題でした。MOSAICは、数百万件の反応プロトコルの集合知を活用することで、これを克服しています。
MOSAIC内のAIエキスパートは、化学空間を明確な領域に分割する技術であるボロノイ・クラスタリングに基づいて専門化されています。これにより、各エキスパートは特定の化学分野に集中することができ、システム全体の精度と効率が向上します。「これらの専門エキスパートを作成することで、単一の汎用AIモデルでは不可能であった、はるかに広範な知識を活用することができます」と研究著者らは述べています。
MOSAICの影響は、単に化学物質の発見を加速させるだけにとどまりません。詳細で実行可能なプロトコルを提供することにより、このシステムは化学研究の再現性を向上させるのにも役立ちます。これは科学界で高まる懸念事項であり、発表された研究の多くは容易に再現できません。MOSAICの信頼性指標は、化学者にとって貴重な情報も提供し、最も有望な反応を優先順位付けすることを可能にします。
研究者らは、MOSAICを学術および産業化学者の両方が使用できるツールとして想定しています。これは、創薬、材料設計、およびその他の化学研究分野のプロセスを効率化する可能性を秘めています。研究チームは現在、システムの機能を拡張し、新しいアプリケーションを模索しています。将来の開発には、追加のデータソースの組み込み、信頼性指標の精度の向上、およびシステムを視覚化して操作するための新しい方法の開発が含まれる可能性があります。
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