يمثل النمو الهائل للأدبيات العلمية تحديًا حادًا بشكل متزايد عبر التخصصات. يتم الإبلاغ عن مئات الآلاف من التفاعلات الكيميائية الجديدة سنويًا، إلا أن ترجمتها إلى تجارب قابلة للتنفيذ تصبح عقبة1,2. لقد أظهرت التطبيقات الحديثة لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) نتائج واعدة3,4,5,6، ولكن الأنظمة التي تعمل بشكل موثوق لإجراء تحولات متنوعة عبر مرة أخرى ظلت المركبات بعيدة المنال. نقدم هنا MOSAIC (متخصصون متعددون محسّنون للتنبؤ الكيميائي بمساعدة الذكاء الاصطناعي)، وهو إطار عمل حسابي يمكّن الكيميائيين من تسخير المعرفة الجماعية لملايين بروتوكولات التفاعل. تم بناء MOSAIC على بنية تعليمات Llama-3.1-8B7، تدريب 2498 خبيرًا كيميائيًا متخصصًا داخل المساحات المتجمعة في فورونوي. يوفر هذا النهج بروتوكولات تجريبية قابلة للتكرار والتنفيذ مع مقاييس الثقة للتوليفات المعقدة. مع معدل نجاح إجمالي يبلغ 71%، يوضح التحقق التجريبي إنجازات أكثر من 35 مركبًا جديدًا، تشمل المستحضرات الصيدلانية والمواد والكيماويات الزراعية ومستحضرات التجميل.
ومن الجدير بالذكر أن MOSAIC يتيح أيضًا اكتشاف منهجيات تفاعل جديدة غائبة عن تدريب الخبراء، وهو حجر الزاوية في تطوير التخليق الكيميائي. يتيح هذا النموذج القابل للتطوير لتقسيم المجالات الواسعة إلى مناطق خبراء قابلة للبحث استراتيجية قابلة للتعميم للاكتشاف بمساعدة الذكاء الاصطناعي حيثما يتجاوز نمو المعلومات المتسارع الوصول الفعال إلى المعرفة وتطبيقها.
■ مصدر الخبر الأصلي
نشر لأول مرة على: www.nature.com
تاريخ النشر: 2026-01-19 02:00:00
الكاتب: Haote Li
تنويه من موقع “yalebnan.org”:
تم جلب هذا المحتوى بشكل آلي من المصدر:
www.nature.com
بتاريخ: 2026-01-19 02:00:00.
الآراء والمعلومات الواردة في هذا المقال لا تعبر بالضرورة عن رأي موقع “yalebnan.org”، والمسؤولية الكاملة تقع على عاتق المصدر الأصلي.
ملاحظة: قد يتم استخدام الترجمة الآلية في بعض الأحيان لتوفير هذا المحتوى.
