Uma nova estrutura computacional chamada MOSAIC, que aproveita a inteligência coletiva para a síntese química assistida por IA, alcançou uma taxa de sucesso de 71% na validação experimental, concretizando mais de 35 novos compostos em diversos campos. A pesquisa, publicada na Nature, detalha como o MOSAIC (Multiple Optimized Specialists for AI-assisted Chemical Prediction) utiliza a arquitetura Llama-3.1-8B-instruct para treinar 2.498 especialistas químicos dentro de espaços agrupados por Voronoi, permitindo a geração de protocolos experimentais reproduzíveis e executáveis com métricas de confiança para sínteses complexas.

O sistema aborda o crescente desafio de traduzir o aumento exponencial da literatura científica, particularmente as centenas de milhares de novas reações químicas relatadas anualmente, em experimentos práticos. Os pesquisadores desenvolveram o MOSAIC para aproveitar o conhecimento coletivo incorporado em milhões de protocolos de reação, oferecendo uma solução para o gargalo na síntese química. Os novos compostos sintetizados abrangem produtos farmacêuticos, materiais, agroquímicos e cosméticos, demonstrando a ampla aplicabilidade da estrutura.

A arquitetura do MOSAIC se baseia em avanços recentes em grandes modelos de linguagem (LLMs), que têm demonstrado promessa em aplicações químicas. No entanto, os sistemas anteriores têm lutado para lidar de forma confiável com diversas transformações em compostos de novo. O MOSAIC supera essa limitação empregando uma abordagem de especialista especializado, onde modelos de IA individuais são treinados em áreas específicas do espaço químico. Isso permite previsões mais precisas e confiáveis, levando, em última análise, a taxas de sucesso mais altas no laboratório.

As implicações desta tecnologia se estendem além do laboratório, impactando potencialmente várias indústrias. Ao acelerar a descoberta e síntese de novos compostos, o MOSAIC pode levar a um desenvolvimento mais rápido de novos medicamentos, materiais avançados e produtos agrícolas mais sustentáveis. A capacidade da estrutura de fornecer protocolos experimentais reproduzíveis também aumenta a confiabilidade e a eficiência da pesquisa química.

O desenvolvimento do MOSAIC representa um avanço significativo na aplicação da IA à síntese química. À medida que os modelos de IA continuam a evoluir e os recursos computacionais se tornam mais acessíveis, é provável que tais sistemas desempenhem um papel cada vez mais importante na aceleração da descoberta científica e da inovação. Pesquisas futuras podem se concentrar na expansão do escopo do MOSAIC para abranger uma gama mais ampla de reações químicas e na incorporação de fontes de dados adicionais para melhorar ainda mais sua precisão e confiabilidade.