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Chat GPT-3 permite transformar la investigación química con inteligencia artificial

El modelo, entrenado con relativamente pocas preguntas y respuestas, respondió correctamente a más del 95% de problemas químicos

El método desarrollado por Jablonka dura cinco minutos y no requiere ningún conocimiento ( CALTECH / Europa Press)

15minutos. Modelos de lenguaje grande como GPT-3 permiten un enfoque novedoso que simplifica significativamente el análisis químico utilizando inteligencia artificial, según una nueva investigación.

La Inteligencia Artificial se aplica cada vez más en química, en especial el aprendizaje automático, que usa algoritmos y modelos estadísticos para tomar decisiones basadas en datos y realizar tareas para las que no ha sido programada explícitamente.

Sin embargo, para hacer predicciones fiables, el aprendizaje automático también exige grandes cantidades de datos, que no siempre están disponibles en la investigación química.

Tal y como publican en Nature Machine Intelligence, los investigadores del equipo de Berend Smit en EPFL (Escuela Poltécnica Federal de Lausana) han encontrado una solución prorponiendo un enfoque novedoso que simplifica significativamente el análisis químico utilizando inteligencia artificial.

"GPT-3 no ha visto la mayor parte de la literatura química, por lo que si le hacemos a ChatGPT una pregunta química, las respuestas generalmente se limitan a lo que se puede encontrar en Wikipedia", dice Kevin Jablonka, miembro principal de la investigación.

"En lugar de eso, ajustamos GPT-3 con un pequeño conjunto de datos convertidos en preguntas y respuestas, creando un nuevo modelo capaz de proporcionar información química precisa", añade.

Precisión y rapidez

Este proceso implica proporcionar a GPT-3 una lista seleccionada de preguntas y respuestas. En las pruebas, el modelo, entrenado con relativamente pocas preguntas y respuestas, respondió correctamente a más del 95% de problemas químicos muy diversos, superando a menudo la precisión de los modelos de aprendizaje automático de última generación.

Uno de los aspectos más llamativos de este estudio es su sencillez y rapidez. Los modelos tradicionales de aprendizaje automático requieren meses para desarrollarse y exigen un amplio conocimiento.

Por el contrario, el método desarrollado por Jablonka dura cinco minutos y no requiere ningún conocimiento. Las implicaciones del estudio son profundas. Introduce un método tan sencillo como realizar una búsqueda bibliográfica, aplicable a diversos problemas químicos.

La capacidad de formular preguntas como ¿Es alto el rendimiento de un químico elaborado con esta receta?; y recibir respuestas precisas puede revolucionar la forma en que se planifica y lleva a cabo la investigación química.

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