Malgré les progrès rapides de l’intelligence artificielle, les IA ne sont nullement prêtes à remplacer les humains pour faire de la science. Mais cela ne veut pas dire qu’elles ne peuvent pas aider à automatiser une partie des tâches fastidieuses du quotidien de l’expérimentation scientifique. Par exemple, il y a quelques années, des chercheurs ont mis une IA en charge d’équipements automatisés de laboratoire et lui ont appris à dresser un catalogue exhaustif de toutes les réactions qui peuvent se produire entre une série de matériaux de départ. Bien que cela soit utile, cela nécessitait encore beaucoup d’intervention de la part des chercheurs pour former le système au départ. 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 dans des opérations différentes. Mais une fois configuré et fourni en matières premières, il vous suffit de lui dire quel type de réaction vous souhaitez effectuer, 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, principalement 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 donné les meilleurs résultats.) 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 division du travail et l’ont appelée « Coscientist ». Les trois systèmes qu’ils ont utilisés sont les suivants: Recherche sur le Web. Il possède deux principales fonctionnalités. La première est d’utiliser l’API de recherche Google pour trouver des pages qui pourraient valoir la peine d’être ingérées en raison de l’information qu’elles contiennent. La seconde est d’ingérer ces pages et d’en extraire des informations – 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 qu’il visitait étaient des pages Wikipedia. Les cinq sites les plus visités comprenaient les revues publiées par l’American Chemical Society et la Royal Society of Chemistry.
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