La química, con sus intrincados procesos y su vasto potencial de innovación, siempre ha sido un desafío para la automatización. Las herramientas computacionales tradicionales, a pesar de sus capacidades avanzadas, a menudo siguen siendo infrautilizadas debido a su complejidad y al conocimiento especializado necesario para operarlas.
Ahora, investigadores del grupo de Philippe Schwaller en EPFL han desarrollado ChemCrow, una IA que integra 18 herramientas diseñadas por expertos, lo que le permite navegar y realizar tareas dentro de la investigación química con una eficiencia sin precedentes. Su investigación se publica en Nature Machine Intelligence. .
"¿Quizás te preguntes por qué un cuervo?" pregunta Schwaller. "Porque se sabe que los cuervos usan bien las herramientas."
ChemCrow fue desarrollado por Ph.D. los estudiantes Andrés Bran y Oliver Schilter (EPFL, NCCR Catalysis) en colaboración con Sam Cox y el profesor Andrew White en FutureHouse y la Universidad de Rochester.
ChemCrow se basa en un modelo de lenguaje grande (LLM), como GPT-4, mejorado por LangChain para la integración de herramientas, para realizar tareas de síntesis química de forma autónoma. Los científicos aumentaron el modelo de lenguaje con un conjunto de herramientas de software especializadas que ya se utilizan en química, incluido WebSearch para la recuperación de información basada en Internet, LitSearch para la extracción de literatura científica y varias herramientas moleculares y de reacción para análisis químicos.
Al integrar ChemCrow con estas herramientas, los investigadores le permitieron planificar y ejecutar de forma autónoma síntesis químicas, como la creación de un repelente de insectos y varios organocatalizadores, e incluso ayudar a descubrir nuevos cromóforos, sustancias fundamentales para las industrias de tintes y pigmentos.
Lo que distingue a ChemCrow es su capacidad para adaptarse y aplicar un proceso de razonamiento estructurado a tareas químicas.
"El sistema es análogo a un experto humano con acceso a una calculadora y bases de datos que no sólo mejoran la eficiencia del experto, sino que también las hacen más objetivas; en el caso de ChemCrow, reducen las alucinaciones", explica Andrés Camilo Marulanda Bran, primer investigador del estudio. autor.
ChemCrow recibe un mensaje del usuario, planifica con anticipación cómo resolver la tarea, selecciona las herramientas relevantes y refina iterativamente su estrategia en función de los resultados de cada paso. Este enfoque metódico garantiza que ChemCrow no solo funcione a partir de la teoría, sino que también se base en aplicaciones prácticas para la interacción del mundo real con entornos de laboratorio.
Al democratizar el acceso a conocimientos y procesos químicos complejos, ChemCrow reduce la barrera de entrada para los no expertos y, al mismo tiempo, aumenta el conjunto de herramientas disponibles para los químicos veteranos. Esto puede acelerar la investigación y el desarrollo en productos farmacéuticos, ciencia de materiales y más, haciendo que el proceso sea más eficiente y seguro.
Más información: Ampliando modelos de lenguaje grandes con herramientas químicas, Nature Machine Intelligence (2024). DOI:10.1038/s42256-024-00832-8
Información de la revista: Inteligencia de la máquina natural
Proporcionado por Ecole Polytechnique Federale de Lausanne
