Uma nova estrutura de inteligência artificial chamada MOSAIC, que significa Multiple Optimized Specialists for AI-assisted Chemical Prediction (Especialistas Otimizados Múltiplos para Predição Química Assistida por IA), está permitindo que químicos explorem um vasto repositório de conhecimento de reações químicas, potencialmente acelerando a descoberta e síntese de novos compostos. Pesquisadores desenvolveram este sistema para enfrentar o crescente desafio de analisar o aumento exponencial na literatura científica, onde centenas de milhares de novas reações químicas são relatadas a cada ano.

O MOSAIC, construído na arquitetura Llama-3.1-8B-instruct, emprega uma abordagem única, treinando 2.498 "especialistas" de IA especializados dentro de espaços agrupados por Voronoi, de acordo com um estudo publicado na revista Nature. Essa especialização permite que o sistema gere protocolos experimentais reproduzíveis e executáveis, completos com métricas de confiança, para sínteses complexas. O sistema alcançou uma taxa de sucesso geral 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: a tradução de reações publicadas em experimentos práticos. "O grande volume de literatura científica torna cada vez mais difícil para os químicos se manterem a par dos últimos desenvolvimentos e identificar reações promissoras para sua pesquisa", observaram os autores do estudo. Grandes modelos de linguagem (LLMs) mostraram-se promissores nesta área, mas até agora, faltavam sistemas que funcionassem de forma confiável para diversas transformações em compostos de novo.

O conceito de IA de "inteligência coletiva" é central para o design do MOSAIC. Ao treinar inúmeros agentes de IA especializados, cada um focado em uma área específica de reações químicas, o sistema pode aproveitar o conhecimento combinado desses especialistas para prever e otimizar as vias de síntese. Essa abordagem espelha como especialistas humanos colaboram e compartilham conhecimento para resolver problemas complexos. A técnica de agrupamento de Voronoi aprimora ainda mais essa inteligência coletiva, agrupando reações semelhantes, permitindo que os agentes de IA aprendam de forma mais eficaz com dados relacionados.

As implicações do MOSAIC para a sociedade são potencialmente de longo alcance. Ao acelerar a descoberta e a síntese de novos compostos, o sistema pode contribuir para avanços na medicina, ciência dos materiais e outros campos. Por exemplo, a capacidade de sintetizar rapidamente novos produtos farmacêuticos pode levar a tratamentos mais eficazes para doenças. Da mesma forma, a descoberta de novos materiais com propriedades aprimoradas pode impulsionar a inovação em setores que vão da eletrônica à aeroespacial.

Os pesquisadores enfatizam que o MOSAIC não pretende substituir os químicos humanos, mas sim aumentar suas capacidades. "Nosso objetivo é fornecer aos químicos uma ferramenta poderosa que possa ajudá-los a explorar o vasto espaço químico de forma mais eficiente e eficaz", afirmaram os autores do estudo. O sistema foi projetado para gerar protocolos experimentais que os químicos podem refinar e otimizar com base em sua própria experiência e intuição.

As próximas etapas para a equipe de pesquisa envolvem a expansão dos dados de treinamento para o MOSAIC e a exploração de novas arquiteturas para os agentes de IA. Eles também planejam desenvolver ferramentas que permitirão aos químicos integrar facilmente o MOSAIC em seus fluxos de trabalho existentes. O objetivo final é criar uma plataforma abrangente de síntese química assistida por IA que possa acelerar o ritmo da descoberta e inovação científica.