Malgré les rapides progrès de l’intelligence artificielle, les IA ne sont nulle part près d’être prêtes à remplacer les êtres humains pour faire de la science. Mais cela ne veut pas dire qu’elles ne peuvent pas aider à automatiser une partie du travail fastidieux de l’expérimentation scientifique quotidienne. Par exemple, il y a quelques années, des chercheurs ont mis une IA en contrôle d’équipements de laboratoire automatisés et lui ont appris à catalogue exhaustif toutes les réactions qui peuvent se produire parmi un ensemble de matériaux de départ. Bien que cela soit utile, cela nécessitait toujours beaucoup d’intervention de la part des chercheurs pour former le système en premier lieu. Un groupe de l’université Carnegie Mellon a maintenant compris comment faire en sorte qu’un système IA s’auto-apprenne à faire de la chimie. Le système nécessite un ensemble de trois instances IA, chacune spécialisée pour des opérations différentes. Mais une fois mis en place et fourni en matières premières, il vous suffit de lui dire quel type de réaction vous voulez faire, et il s’en chargera. Les chercheurs indiquent qu’ils étaient intéressés à comprendre quelles capacités les grands modèles linguistiques (LLM) peuvent apporter à l’effort scientifique. Tous les systèmes IA utilisés dans ce travail sont donc des LLM, pour la plupart GPT-3.5 et GPT-4, bien que d’autres, Claude 1.3 et Falcon-40B-Instruct, aient été testés également. (GPT-4 et Claude 1.3 ont été les meilleurs.) Mais plutôt que d’utiliser un seul système pour gérer tous les aspects de la chimie, les chercheurs ont mis en place des instances distinctes pour qu’elles collaborent dans une configuration de travail en équipe et l’ont appelée « Coscientist ». Les trois systèmes qu’ils ont utilisés sont les suivants : Web Searcher. Il a deux principales fonctionnalités. L’une est d’utiliser l’API de recherche Google pour trouver des pages qui pourraient valoir la peine d’être ingérées pour les informations qu’elles contiennent. L’autre est d’ingérer ces pages et d’extraire des informations à partir d’elles – pensez-y comme étant similaire au contexte des premières parties d’une conversation que Chat GPT peut maintenir pour informer ses réponses ultérieures. Les chercheurs ont pu suivre l’endroit où ce module passait son temps, et environ la moitié des endroits où il se rendait étaient des pages Wikipedia. Les cinq sites les plus visités par le module comprenaient les revues publiées par l’American Chemical Society et la Royal Society of Chemistry.
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