Uma nova estrutura de inteligência artificial chamada MOSAIC, que significa Multiple Optimized Specialists for AI-assisted Chemical Prediction (Especialistas Otimizados Múltiplos para Previsão Química Assistida por IA), está permitindo que químicos explorem um vasto conjunto de conhecimento de reações químicas para acelerar a descoberta de novos compostos. Pesquisadores desenvolveram este sistema para enfrentar o crescente desafio de analisar as centenas de milhares de novas reações químicas relatadas anualmente, tornando difícil traduzi-las em experimentos práticos.

O MOSAIC, construído na arquitetura Llama-3.1-8B-instruct, emprega uma rede de 2.498 "especialistas" de IA especializados, treinados dentro de espaços agrupados por Voronoi, de acordo com um estudo publicado na Nature. Esta abordagem permite que o sistema gere protocolos experimentais reproduzíveis e executáveis, completos com métricas de confiança, para sínteses químicas complexas. O sistema alcançou uma taxa de sucesso de 71% na validação experimental, levando à criação de mais de 35 novos compostos aplicáveis a produtos farmacêuticos, ciência dos materiais, agroquímicos e cosméticos.

O desenvolvimento do MOSAIC aborda um gargalo crítico na pesquisa química. O grande volume de literatura científica torna cada vez mais difícil para os químicos identificar e implementar novas reações promissoras. Grandes modelos de linguagem (LLMs) mostraram potencial nesta área, mas criar sistemas que funcionem de forma confiável em diversas transformações e novos compostos tem sido um desafio. O MOSAIC supera isso aproveitando a inteligência coletiva de milhões de protocolos de reação.

Os especialistas em IA dentro do MOSAIC são especializados com base no agrupamento de Voronoi, uma técnica que divide o espaço químico em regiões distintas. Isso permite que cada especialista se concentre em uma área específica da química, melhorando a precisão e a eficiência geral do sistema. "Ao criar esses especialistas especializados, podemos aproveitar uma gama muito mais ampla de conhecimento do que seria possível com um único modelo de IA de propósito geral", observaram os autores do estudo.

As implicações do MOSAIC vão além de simplesmente acelerar a descoberta química. Ao fornecer protocolos detalhados e executáveis, o sistema também pode ajudar a melhorar a reprodutibilidade da pesquisa química. Esta é uma preocupação crescente na comunidade científica, pois muitos estudos publicados não podem ser facilmente replicados. As métricas de confiança do MOSAIC também fornecem informações valiosas aos químicos, permitindo que eles priorizem as reações mais promissoras.

Os pesquisadores imaginam o MOSAIC como uma ferramenta que pode ser usada por químicos acadêmicos e industriais. Ele tem o potencial de agilizar o processo de descoberta de medicamentos, design de materiais e outras áreas de pesquisa química. A equipe está agora trabalhando na expansão das capacidades do sistema e na exploração de novas aplicações. Desenvolvimentos futuros podem incluir a incorporação de fontes de dados adicionais, a melhoria da precisão das métricas de confiança e o desenvolvimento de novas formas de visualizar e interagir com o sistema.