Los investigadores convierten a ChatGPT en un asistente de química

Nueva York: ChatGPT impulsado por inteligencia artificial (IA) puede ayudar a democratizar la extracción de datos y, por lo tanto, brindar a los científicos los medios para innovar.

El equipo de la Universidad de California demostró que ChatGPT Chemistry Assistant puede ayudar a reducir significativamente el tiempo y el trabajo necesarios para desarrollar nuevos materiales mediante un análisis efectivo de la literatura científica.

En el estudio, publicado en el Journal of the American Chemical Society, el equipo instó a ChatGPT a realizar una tarea particularmente lenta: buscar en la literatura científica. Con estos datos, construyeron una segunda herramienta, un modelo para predecir resultados experimentales.

Los informes de estudios previos ofrecen una gran cantidad de información que los químicos necesitan, pero encontrar y analizar los detalles más relevantes puede ser laborioso.

Por ejemplo, aquellos interesados ​​en el diseño de estructuras organometálicas (MOF) cristalinas altamente porosas, que tienen aplicaciones potenciales en áreas como la energía limpia, deben examinar cientos de artículos científicos que describen una variedad de condiciones experimentales.

Los investigadores ya han intentado incentivar a la IA para que se haga cargo de esta tarea; sin embargo, los modelos de procesamiento del lenguaje que usaban requerían una experiencia técnica significativa, y aplicarlos a nuevos temas implicaba modificar el programa.

Omar Yaghi y su equipo querían ver si ChatGPT podía ofrecer una forma más accesible y flexible de extraer información.

Para analizar el texto de los artículos científicos, el equipo le dio indicaciones o instrucciones a ChatGPT, guiándolo a través de tres procesos destinados a identificar y resumir la información experimental contenida en los manuscritos.

Los investigadores construyeron cuidadosamente estas indicaciones para minimizar la tendencia del modelo a inventar respuestas, un fenómeno conocido como alucinación, y para garantizar las mejores respuestas posibles.

Cuando se probó en 228 artículos que describen síntesis de MOF, este sistema extrajo más de 26 000 factores relevantes para la fabricación de aproximadamente 800 de estos compuestos.

Con estos datos, el equipo entrenó un modelo de IA separado, denominado «asistente de química ChatGPT», para predecir el estado cristalino de los MOF en función de estas condiciones.

Para que los datos fueran más fáciles de usar, crearon un chatbot para responder preguntas al respecto. El equipo señala que, a diferencia de los esfuerzos anteriores basados ​​en IA, este no requiere experiencia en codificación.

Los científicos podrían cambiar su enfoque simplemente ajustando el lenguaje narrativo en las indicaciones. El nuevo sistema también puede ser útil en otras áreas de la química, dicen los investigadores.