Новая вычислительная платформа под названием MOSAIC (Multiple Optimized Specialists for AI-assisted Chemical Prediction – Множество Оптимизированных Специалистов для Химического Прогнозирования с Помощью ИИ) позволяет химикам использовать огромный массив знаний о химических реакциях, что потенциально ускоряет открытие и синтез новых соединений. Исследователи разработали эту систему для решения растущей проблемы навигации в экспоненциально расширяющемся ландшафте научной литературы, где ежегодно сообщается о сотнях тысяч новых химических реакций.

MOSAIC, построенная на архитектуре Llama-3.1-8B-instruct, использует сеть из 2498 специализированных ИИ-«экспертов», обученных в пределах Вороной-кластеризованных пространств. Этот подход позволяет системе генерировать воспроизводимые и исполняемые экспериментальные протоколы, в комплекте с метриками достоверности, для сложных химических синтезов. Исследование, опубликованное в Nature, подчеркивает способность системы достигать 71% успеха в экспериментальной валидации, что приводит к созданию более 35 новых соединений, применимых в различных областях, таких как фармацевтика, материаловедение, агрохимия и косметика.

Основная проблема, которую решает MOSAIC, — это узкое место в преобразовании сообщаемых химических реакций в практические эксперименты. Хотя большие языковые модели (LLM) показали перспективность в этой области, их надежное применение к различным трансформациям новых соединений остается препятствием. MOSAIC преодолевает это, создавая систему коллективного интеллекта, где каждый ИИ-эксперт специализируется в определенной области химического реакционного пространства.

«Огромный объем химической литературы затрудняет для отдельных исследователей отслеживание всей релевантной информации», — объяснил ведущий исследователь проекта. «MOSAIC предлагает способ использовать коллективные знания, содержащиеся в этих публикациях, ускоряя темпы химических открытий».

Последствия этой технологии выходят за рамки простого ускорения исследований. Предоставляя подробные, исполняемые протоколы, MOSAIC может демократизировать доступ к передовым методам химического синтеза, потенциально расширяя возможности исследователей с ограниченными ресурсами. Кроме того, способность системы прогнозировать исход сложных реакций может уменьшить потребность в дорогостоящих и трудоемких экспериментах методом проб и ошибок.

Разработка MOSAIC представляет собой значительный шаг вперед в применении ИИ к химическому синтезу. По мере того, как модели ИИ продолжают развиваться, а вычислительная мощность увеличивается, такие системы, вероятно, будут играть все более важную роль в ускорении научных открытий в широком спектре дисциплин. Будущие исследования будут сосредоточены на расширении области применения MOSAIC, чтобы охватить еще более широкий спектр химических реакций, и на повышении точности и надежности ее прогнозов.