Объединение языковых моделей и физического ИИ ускорит исследования в химии

Ведущие российские химики провели всестороннее исследование, выявив, что применение искусственного интеллекта (ИИ) в химии уже приносит значительные результаты. Они отметили, что качество работы научных нейросетей значительно повысится благодаря интеграции больших языковых моделей с специализированными ИИ, которые способны учитывать химические и физические законы. Об этом сообщила пресс-служба "Сколтеха". Об этом сообщает портал ТАСС.

По словам Михаила Медведева, руководителя группы в Институте органической химии РАН, следующий этап развития ИИ в химии связан с объединением больших языковых моделей и физически информированных моделей, которые учитывают химические ограничения. ИИ-агент должен уметь определять, когда прогнозы физически информированной модели являются обоснованными, а когда они выходят за пределы обучающих данных, а также какой эксперимент поможет снизить неопределенность.

Ученые, включая специалистов из ИОХ РАН, Центра ИИ "Сколтеха", Университета ИТМО и других ведущих научных организаций, пришли к этому выводу в ходе подготовки обзора по использованию ИИ в химических исследованиях. Они продемонстрировали, на каких этапах химического исследования ИИ приносит ощутимую пользу и исследовали проблемы, связанные с оценкой надежности нейросетей.

Александр Рябов, старший научный сотрудник Центра ИИ "Сколтеха", отметил, что важно рассматривать ИИ с точки зрения химика, которому необходимо принимать исследовательские решения. Высокая точность модели на тестовых данных - это лишь часть картины. Важно понять, помогает ли модель интерпретировать данные, планировать эксперименты и сохранять надежность прогнозов при работе с новыми веществами.

Анализ показал, что системы машинного обучения и продвинутые формы ИИ уже значительно улучшили работу химиков в трех областях: интерпретации данных спектроскопии, масс-спектрометрии и микроскопии, поиске перспективных веществ и реакций, а также в проведении автоматизированных многоэтапных опытов.

Ученые пришли к выводу, что дальнейшее развитие химического ИИ требует объединения больших языковых моделей со специализированными нейросетями, которые учитывают фундаментальные законы физики и химии. В будущем модели, основанные на химических знаниях, и интеллектуальные экспериментальные платформы должны проходить проверку в полных исследовательских циклах, от постановки задачи до получения воспроизводимого результата.