Malgré les rapides progrès de l’intelligence artificielle, les IA ne sont nulle part près d’être 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 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 cataloguer exhaustif toutes les réactions qui peuvent se produire parmi un ensemble de matériaux de départ. Bien que cela soit utile, cela nécessitait encore 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 apprenne à faire de la chimie tout seul. Le système requiert un ensemble de trois instances IA, chacune spécialisée dans des opérations différentes. Mais une fois mis en place et fourni en matières premières, il vous suffit de lui indiquer quel type de réaction vous souhaitez effectuer, et il s’en chargera. Les chercheurs indiquent qu’ils étaient intéressés à comprendre quelles capacités les modèles de langage de grande taille (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 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 un environnement de travail en division de travail et l’ont appelé « 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 en raison de l’information qu’elles contiennent. L’autre est d’ingérer ces pages et d’extraire des informations de celles-ci – 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 pouvaient 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 qu’il a visités en premier lieu comprenaient les revues publiées par la Société américaine de chimie et la Société royale de chimie.
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