Российские учёные разработали инструмент для оценки «химического ИИ»
Российские учёные разработали инструмент для оценки эффективности больших языковых моделей при решении химических задач. Новый эталон позволит ускорить создание искусственного интеллекта (ИИ), способного генерировать новые лекарственные препараты.
Об этом 1 ноября сообщили ТАСС в пресс-службе Института искусственного интеллекта AIRI.
«Наш тест призван помочь разработчикам языковых моделей лучше понимать архитектурные ограничения нейросетей. Он может стать основой для дальнейших исследований в области автоматизации химических рассуждений»,— приводит пресс-служба слова научного сотрудника Центра ИИ-разработки лекарственных препаратов (AIDD) Института AIRI Кузьмы Храброва.
В последние годы ИИ и машинное обучение активно внедряются в химию и смежные области. Один из наиболее известных примеров — алгоритм для определения структуры белков AlphaFold, который получил Нобелевскую премию.
На текущий момент исследователи разрабатывают новые методы для решения химических задач с использованием языковых моделей ИИ. Однако для решения химических задач часто требуется не просто извлечение фактов, а последовательное решение связанных вопросов. С этим ИИ иногда не справляется адекватно. Для эффективной работы в этой области необходимо создать подходы, позволяющие быстро найти пути для улучшения способности ИИ решать комплексные задачи.
Учёные разработали специализированный тест из базовых химических задач, включая определение продуктов реакций, предсказание их свойств и генерацию описаний молекул по формуле. ИИ должен решить задачу, определить продукт реакции и оценить его важные характеристики, такие как биоактивность.
Исследователи проверили несколько больших языковых моделей, включая универсальные системы ИИ и специализированные химические модели. Проверки подтвердили возможность использования метода оценки «химического ИИ» и выявили проблемные аспекты в работе моделей. Это должно ускорить развитие искусственного интеллекта в химической науке.