Uma nova estrutura de inteligência artificial chamada MOSAIC, projetada para auxiliar químicos na síntese química, alcançou uma taxa de sucesso de 71% na validação experimental, levando à criação de mais de 35 novos compostos. O sistema, detalhado em um artigo recente da Nature, aproveita o conhecimento coletivo de milhões de protocolos de reação para fornecer procedimentos experimentais reproduzíveis e executáveis, completos com métricas de confiança.

MOSAIC (Especialistas Otimizados Múltiplos para Predição Química Assistida por IA) aborda o crescente desafio de navegar pela vasta e em rápida expansão literatura científica em química. A cada ano, centenas de milhares de novas reações químicas são relatadas, tornando difícil para os químicos traduzir essas informações em experimentos práticos. Os modelos de linguagem de IA atuais mostraram promessa nesta área, mas têm lutado para fornecer consistentemente resultados confiáveis em diversas transformações químicas e novos compostos.

A estrutura MOSAIC é construída sobre a arquitetura Llama-3.1-8B-instruct e incorpora 2.498 especialistas químicos especializados treinados em espaços agrupados de Voronoi. Essa abordagem especializada permite que o sistema forneça protocolos experimentais detalhados e avalie a probabilidade de sucesso para sínteses complexas. Os novos compostos criados usando MOSAIC abrangem uma variedade de aplicações, incluindo produtos farmacêuticos, ciência dos materiais, agroquímicos e cosméticos.

O desenvolvimento do MOSAIC destaca o potencial da inteligência coletiva na pesquisa assistida por IA. Ao treinar inúmeros agentes de IA especializados e permitir que aprendam com um vasto banco de dados de reações químicas, o sistema pode oferecer insights e orientações que seriam difíceis para um químico humano replicar sozinho. Essa abordagem não apenas acelera o ritmo da descoberta, mas também democratiza o acesso ao conhecimento químico avançado.

As implicações do MOSAIC vão além do laboratório. Ao otimizar o processo de síntese química, a estrutura pode potencialmente reduzir o custo e o tempo necessários para desenvolver novos medicamentos, materiais e outros produtos essenciais. Além disso, a capacidade do sistema de fornecer métricas de confiança pode ajudar os químicos a priorizar experimentos e evitar o desperdício de recursos em vias de pesquisa menos promissoras.

Os pesquisadores estão continuando a refinar a estrutura MOSAIC e explorar suas potenciais aplicações em outras áreas da pesquisa científica. Desenvolvimentos futuros podem incluir a expansão do banco de dados de reações químicas do sistema, a melhoria de sua capacidade de lidar com sínteses complexas e de várias etapas e a integração com plataformas robóticas para experimentação automatizada. O objetivo final é criar uma ferramenta poderosa e versátil que capacite os químicos a ultrapassar os limites do conhecimento e da inovação química.