Rivoluzionare l’Intelligenza Artificiale: ChatGPT diventa un “Assistente di Chimica”
Nella corsa alla creazione di nuovi materiali, i processi tradizionali richiedono tempo ed energia considerevoli. Tuttavia, l’intelligenza artificiale (IA) potrebbe presto sollevare una parte significativa di questo carico. Un nuovo studio pubblicato sul Journal of the American Chemical Society presenta un’affascinante impresa in cui il modello di intelligenza artificiale ampiamente noto come ChatGPT è stato trasformato in un assistente chimico. Questo assistente non solo estrae informazioni dalla vasta letteratura scientifica, ma crea anche modelli di previsione per risultati sperimentali.
Le pubblicazioni scientifiche precedenti custodiscono un tesoro di dati preziosi, ma il compito di individuare e analizzare i dettagli rilevanti può rivelarsi oneroso. Ad esempio, per coloro interessati a creare strutture metallo-organiche (MOF) estremamente porose e cristalline, con potenziali applicazioni nell’energia pulita, l’esplorazione di centinaia di articoli scientifici, ognuno con condizioni sperimentali diverse, può risultare un compito titanico. Sforzi precedenti avevano cercato di affidare questo compito all’IA, ma i modelli linguistici utilizzati richiedevano una competenza tecnica considerevole e l’adattamento a nuovi ambiti richiedeva modifiche significative al programma. Omar Yaghi e il suo team volevano capire se la nuova generazione di modelli linguistici, tra cui ChatGPT, potesse semplificare e rendere più flessibile l’estrazione di informazioni.
Il team ha guidato ChatGPT attraverso tre fasi, fornendo suggerimenti e istruzioni specifiche per analizzare testi scientifici. Questo processo ha mirato a identificare e sintetizzare le informazioni sperimentali contenute nei manoscritti. Gli sforzi sono stati dedicati a minimizzare le risposte generiche o inesatte (conosciute come “allucinazioni”) e a garantire risposte di alta qualità.
In un test che coinvolgeva 228 documenti che trattavano sintesi MOF, il sistema estrasse oltre 26.000 fattori rilevanti per la produzione di circa 800 di questi composti. Questi dati sono stati poi utilizzati per addestrare un altro modello di IA, in grado di prevedere la struttura cristallina dei MOF basandosi su varie condizioni. Infine, per rendere l’accesso ai dati ancora più user-friendly, è stato creato un chatbot capace di rispondere a domande in merito. Questo nuovo sistema, denominato “Assistente di Chimica ChatGPT”, si distingue dai precedenti sforzi basati sull’IA per la sua intuitività. Non richiede conoscenze di programmazione e gli scienziati possono adattare l’assistente modificando semplicemente il linguaggio dei suggerimenti. I ricercatori sottolineano che questa innovazione potrebbe rivelarsi preziosa anche in altre branche della chimica.
Rivoluzionare l’Intelligenza Artificiale: ChatGPT diventa un “Assistente di Chimica”
Nella corsa alla creazione di nuovi materiali, i processi tradizionali richiedono tempo ed energia considerevoli. Tuttavia, l’intelligenza artificiale (IA) potrebbe presto sollevare una parte significativa di questo carico. Un nuovo studio pubblicato sul Journal of the American Chemical Society presenta un’affascinante impresa in cui il modello di intelligenza artificiale ampiamente noto come ChatGPT è stato trasformato in un assistente chimico. Questo assistente non solo estrae informazioni dalla vasta letteratura scientifica, ma crea anche modelli di previsione per risultati sperimentali.
Le pubblicazioni scientifiche precedenti custodiscono un tesoro di dati preziosi, ma il compito di individuare e analizzare i dettagli rilevanti può rivelarsi oneroso. Ad esempio, per coloro interessati a creare strutture metallo-organiche (MOF) estremamente porose e cristalline, con potenziali applicazioni nell’energia pulita, l’esplorazione di centinaia di articoli scientifici, ognuno con condizioni sperimentali diverse, può risultare un compito titanico. Sforzi precedenti avevano cercato di affidare questo compito all’IA, ma i modelli linguistici utilizzati richiedevano una competenza tecnica considerevole e l’adattamento a nuovi ambiti richiedeva modifiche significative al programma. Omar Yaghi e il suo team volevano capire se la nuova generazione di modelli linguistici, tra cui ChatGPT, potesse semplificare e rendere più flessibile l’estrazione di informazioni.
Il team ha guidato ChatGPT attraverso tre fasi, fornendo suggerimenti e istruzioni specifiche per analizzare testi scientifici. Questo processo ha mirato a identificare e sintetizzare le informazioni sperimentali contenute nei manoscritti. Gli sforzi sono stati dedicati a minimizzare le risposte generiche o inesatte (conosciute come “allucinazioni”) e a garantire risposte di alta qualità.
In un test che coinvolgeva 228 documenti che trattavano sintesi MOF, il sistema estrasse oltre 26.000 fattori rilevanti per la produzione di circa 800 di questi composti. Questi dati sono stati poi utilizzati per addestrare un altro modello di IA, in grado di prevedere la struttura cristallina dei MOF basandosi su varie condizioni. Infine, per rendere l’accesso ai dati ancora più user-friendly, è stato creato un chatbot capace di rispondere a domande in merito. Questo nuovo sistema, denominato “Assistente di Chimica ChatGPT”, si distingue dai precedenti sforzi basati sull’IA per la sua intuitività. Non richiede conoscenze di programmazione e gli scienziati possono adattare l’assistente modificando semplicemente il linguaggio dei suggerimenti. I ricercatori sottolineano che questa innovazione potrebbe rivelarsi preziosa anche in altre branche della chimica.
Rivoluzionare l’Intelligenza Artificiale: ChatGPT diventa un “Assistente di Chimica”
Nella corsa alla creazione di nuovi materiali, i processi tradizionali richiedono tempo ed energia considerevoli. Tuttavia, l’intelligenza artificiale (IA) potrebbe presto sollevare una parte significativa di questo carico. Un nuovo studio pubblicato sul Journal of the American Chemical Society presenta un’affascinante impresa in cui il modello di intelligenza artificiale ampiamente noto come ChatGPT è stato trasformato in un assistente chimico. Questo assistente non solo estrae informazioni dalla vasta letteratura scientifica, ma crea anche modelli di previsione per risultati sperimentali.
Le pubblicazioni scientifiche precedenti custodiscono un tesoro di dati preziosi, ma il compito di individuare e analizzare i dettagli rilevanti può rivelarsi oneroso. Ad esempio, per coloro interessati a creare strutture metallo-organiche (MOF) estremamente porose e cristalline, con potenziali applicazioni nell’energia pulita, l’esplorazione di centinaia di articoli scientifici, ognuno con condizioni sperimentali diverse, può risultare un compito titanico. Sforzi precedenti avevano cercato di affidare questo compito all’IA, ma i modelli linguistici utilizzati richiedevano una competenza tecnica considerevole e l’adattamento a nuovi ambiti richiedeva modifiche significative al programma. Omar Yaghi e il suo team volevano capire se la nuova generazione di modelli linguistici, tra cui ChatGPT, potesse semplificare e rendere più flessibile l’estrazione di informazioni.
Il team ha guidato ChatGPT attraverso tre fasi, fornendo suggerimenti e istruzioni specifiche per analizzare testi scientifici. Questo processo ha mirato a identificare e sintetizzare le informazioni sperimentali contenute nei manoscritti. Gli sforzi sono stati dedicati a minimizzare le risposte generiche o inesatte (conosciute come “allucinazioni”) e a garantire risposte di alta qualità.
In un test che coinvolgeva 228 documenti che trattavano sintesi MOF, il sistema estrasse oltre 26.000 fattori rilevanti per la produzione di circa 800 di questi composti. Questi dati sono stati poi utilizzati per addestrare un altro modello di IA, in grado di prevedere la struttura cristallina dei MOF basandosi su varie condizioni. Infine, per rendere l’accesso ai dati ancora più user-friendly, è stato creato un chatbot capace di rispondere a domande in merito. Questo nuovo sistema, denominato “Assistente di Chimica ChatGPT”, si distingue dai precedenti sforzi basati sull’IA per la sua intuitività. Non richiede conoscenze di programmazione e gli scienziati possono adattare l’assistente modificando semplicemente il linguaggio dei suggerimenti. I ricercatori sottolineano che questa innovazione potrebbe rivelarsi preziosa anche in altre branche della chimica.
