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Los sistemas de inteligencia artificial (IA) realizan investigaciones en química de forma autónoma  

Los científicos han integrado con éxito las últimas herramientas de inteligencia artificial (por ejemplo, GPT-4) con la automatización para desarrollar "sistemas" capaces de diseñar, planificar y realizar de forma autónoma experimentos químicos complejos. "Coscientist" y "ChemCrow" son dos de estos sistemas basados ​​en inteligencia artificial desarrollados recientemente que muestran capacidades emergentes. Impulsado por GPT-4 (la última versión de IA generativa de OpenAI), Coscientist demostró capacidades avanzadas de razonamiento y diseño experimental. ChemCrow automatizó eficazmente un conjunto de tareas y ejecutó el descubrimiento y la síntesis de agentes químicos. 'Coscientist' y 'ChemCrow' ofrecen una nueva forma de realizar investigaciones de forma sinérgica en asociación con máquinas y pueden resultar útiles para ejecutar tareas experimentales en laboratorios robóticos automatizados.  

Alianzas AI Se trata de creación o generación de nuevos contenidos por parte de un computadora programa. Google Translate, que nació hace 17 años en 2007, es un ejemplo de traducción generativa. inteligencia artificial (AI). Genera traducciones (salida) a partir de un idioma determinado (entrada). Abre unEs ChatGPT , De Microsoft CopilotoGoogle Bardo, Meta (anteriormente Facebook) Llama , De Elon Musk Grok etc son algunos de los importantes AI herramientas disponibles actualmente.  

ChatGPT, lanzado el año pasado el 30 de noviembre de 2022, se ha vuelto muy popular. Se dice que adquirió 1 millón de usuarios en 5 días y 100 millones de usuarios mensuales en dos meses. ChatGPT se basa en un modelo de lenguaje grande (LLM). El principio clave es idioma modelado, es decir, entrenar previamente el modelo con los datos para que el modelo prediga lo que sigue en las oraciones cuando se le solicite. Por lo tanto, un modelo de lenguaje (LM) hace una predicción probabilística de la siguiente palabra en un lenguaje natural dadas las anteriores. Cuando se basa en una red neuronal, se denomina "modelo de lenguaje de red neuronal", en cuyo caso los datos se procesan de forma similar a como lo hace el cerebro humano. Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un modelo a gran escala que puede realizar una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural para la comprensión y generación del lenguaje de propósito general. Transformer es una arquitectura de red neuronal utilizada para construir ChatGPT. El nombre 'GPT' es el acrónimo de 'Transformador generativo preentrenado'. OpenAI utiliza modelos de lenguaje grandes basados ​​en transformadores.  

GPT-4, la cuarta versión de ChatGPT, se lanzó el 13 de marzo de 2023. A diferencia de las versiones anteriores que solo aceptan entradas de texto, GPT-4 acepta entradas de imágenes y texto (por lo tanto, el prefijo Chat no se utiliza para la cuarta versión). Es un gran modelo multimodal. GPT-4 Turbo, Lanzado el 06 de noviembre de 2023, es una versión mejorada y más potente de GPT-4.  

cocientífico se compone de cinco módulos interactivos: planificador, buscador web, ejecución de código, documentación y automatización. Estos módulos intercambian mensajes entre sí para búsqueda web y de documentación, ejecución de código y realización de experimentos. La interacción se realiza a través de cuatro comandos: "GOOGLE", "PYTHON", "DOCUMENTACIÓN" y "EXPERIMENTO".  

El módulo planificador es el módulo principal. Está impulsado por GPT-4 y tiene la tarea de planificar. Basándose en un simple mensaje de texto doloroso del usuario, el planificador emite los comandos necesarios a otros módulos para recopilar conocimientos. El comando GOOGLE invoca el módulo de búsqueda web, que también es un LLM, para buscar en Internet y subacciones relacionadas para una planificación eficaz. El módulo de ejecución de código realiza la ejecución de código mediante el comando PYTHON. Este módulo no utiliza ningún LLM. El módulo de documentación actúa a través del comando DOCUMENTACIÓN para recuperar y resumir la documentación necesaria. En base a esto, el módulo planificador invoca el comando EXPERIMENTAR al módulo de automatización para realizar experimentos.  

Cuando se le indique apropiadamente, cocientífico analgésicos sintetizados paracetamol y aspirina y el ecológicos moléculas de nitroanilina y fenolftaleína y muchas otras moléculas conocidas correctamente. El módulo planificador podría optimizar las reacciones para obtener los mejores rendimientos de reacción.  

En otro estudio, un agente químico de LLM ChemCuervo Planificó y sintetizó de forma autónoma un repelente de insectos, tres organocatalizadores y guió el descubrimiento de un nuevo cromóforo. ChemCrow fue eficaz a la hora de automatizar diversas tareas químicas.  

Los dos no-ecológicos, sistemas de inteligencia artificial, Cocientíficos y ChemCuervo mostrar las capacidades emergentes de planificación autónoma y ejecución de tareas químicas para la síntesis de moléculas conocidas y el descubrimiento de moléculas nuevas. Tienen capacidades avanzadas de razonamiento, resolución de problemas y diseño experimental que pueden resultar útiles en la investigación química.  

Estos sistemas de agentes de IA pueden ser utilizados por no expertos para ejecutar tareas rutinarias en química, reduciendo así costos y esfuerzos. También tienen potencial para acelerar el descubrimiento de nuevas moléculas.  

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Referencias:  

  1. Boiko, DA, Y la edadl 2023. Investigación química autónoma con grandes modelos de lenguaje. Naturaleza 624, 570–578. Publicado: 20 de diciembre de 2023. DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0  
  2. Noticias de la Universidad Carnegie Mellon 2023: un coscientífico artificialmente inteligente diseñado por CMU automatiza el descubrimiento científico. Publicado el 20 de diciembre de 2023. Disponible en https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2023/december/cmu-designed-artificially-intelligent-coscientist-automates-scientific-discovery  
  3. salvado soy, et al 2023. ChemCrow: aumento de modelos en lenguajes grandes con herramientas químicas. arXiv:2304.05376v5. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.05376 

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Conferencias introductorias sobre IA:

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Umesh Prasad
Umesh Prasad
Periodista científico | Editor fundador de la revista Scientific European

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