Resumen - Modelos de uso general para las ciencias químicas

Modelos de uso general para las ciencias químicas

2025-07-10 06:18:46

{"Nawaf Alampara","Anagha Aneesh","Martiño Ríos-García","Adrian Mirza","Mara Schilling-Wilhelmi","Ali Asghar Aghajani","Meiling Sun","Gordan Prastalo","Kevin Maik Jablonka"}

{cs.LG,cond-mat.mtrl-sci,physics.chem-ph}

Esta revisión discute el potencial de los modelos genéricos (GPMs), especialmente los modelos de lenguaje grandes (LLMs), para transformar las ciencias químicas. Los GPMs, como los LLMs, tienen la capacidad de resolver tareas en las que no han sido entrenados directamente y operan con cantidades bajas de datos en diferentes formatos. La revisión se centra en los principios fundamentales de construcción de los GPMs y sus aplicaciones a lo largo de todo el proceso científico en las ciencias químicas. **Puntos clave**: * **Desafíos en las Ciencias Químicas**: La diversidad y escala de los datos químicos, junto con la presencia de "variables ocultas" y el conocimiento tácito, plantean desafíos únicos para la aplicación de la aprendizaje automático a las ciencias químicas. * **Modelos Genéricos (GPMs)**: Los GPMs, como los LLMs, están diseñados para generalizar a través de una amplia gama de tareas y dominios con modificaciones específicas de tareas mínimas. Son particularmente adecuados para manejar instancias de datos diversas y "difusas" y aprovechar cantidades bajas de datos. * **Principios de Construcción de los GPMs**: * **Representaciones**: Los GPMs requieren representaciones eficientes y efectivas de los datos químicos, como cadenas SMILES, grafos y descripciones de lenguaje natural. * **Pre-entrenamiento**: Los GPMs suelen pre-entrenarse en grandes y diversos conjuntos de datos utilizando objetivos de aprendizaje auto-supervisado, lo que les permite aprender la estructura subyacente y los patrones de los datos químicos. * **Ajuste fino**: El ajuste fino adapta el GPM pre-entrenado a tareas específicas utilizando conjuntos de datos específicos del dominio, mejorando aún más su desempeño. * **Adaptación Post-supervisada**: Las técnicas de adaptación post-supervisada, como el aprendizaje por refuerzo, afinan más el comportamiento del modelo y lo alinean con objetivos específicos. * **Aplicaciones en las Ciencias Químicas**: * **Automatización del Flujo Científico**: Los GPMs pueden ayudar en varias etapas del flujo científico, incluyendo la recopilación de información, generación de hipótesis, planificación y ejecución de experimentos, y análisis de datos. * **Recopilación de Conocimiento**: Los GPMs pueden utilizarse para la búsqueda semántica, la extracción de datos estructurados y las respuestas a preguntas para facilitar la recopilación de conocimiento de la literatura científica. * **Generación de Hipótesis**: Los GPMs pueden generar hipótesis basadas en el conocimiento y los datos existentes, aunque su capacidad para generar hipótesis verdaderamente novedosas y significativas sigue siendo limitada. * **Planificación de Experimentos**: Los GPMs pueden ayudar a descomponer problemas complejos en planes y reducir los espacios de búsqueda para mejorar la eficiencia del diseño experimental. * **Ejecución de Experimentos**: Los GPMs pueden automatizar la ejecución de experimentos, ya sea mediante automatización compilada (usando lenguajes y compiladores específicos del dominio) o automatización interpretada (usando LLMs como intérpretes). * **Análisis de Datos**: Los GPMs pueden ayudar en el análisis de datos experimentales, incluyendo datos espectroscópicos y datos basados en texto. * **Informes**: Los GPMs pueden ayudar a convertir datos en explicaciones y generar informes científicos. * **Aplicaciones Aceleradas**: * **Predicción de Propiedades**: Los GPMs pueden predecir propiedades moleculares y materiales, ofreciendo una alternativa a los cálculos mecánicos cuánticos tradicionales y los modelos de aprendizaje automático especializados. * **Generación de Materiales y Moleculares**: Los GPMs pueden generar nuevos materiales y moléculas basados en propiedades o objetivos deseados. * **Retrosíntesis**: Los GPMs pueden predecir vías retrosintéticas e identificar bloques de construcción comerciales disponibles para sintetizar moléculas deseadas. * **LLMs como Optimizadores**: Los LLMs pueden utilizarse como modelos sustitutos, generadores de candidatos siguientes o fuentes de conocimiento previo dentro de marcos de optimización para mejorar la eficiencia y efectividad de los procesos de optimización. * **Implicaciones de los GPMs**: * **Educación**: Los GPMs tienen el potencial de personalizar el aprendizaje, aumentar la equidad en las evaluaciones y mejorar la accesibilidad en la educación en química. * **Seguridad**: Los GPMs plantean preocupaciones sobre el potencial para el uso indebido, las alucinaciones y los ataques cibernéticos indirectos. Mitigar estos riesgos requiere marcos proactivos y estrategias de gobernanza. * **Ética**: Los GPMs plantean preocupaciones sobre el impacto ambiental, la infracción de derechos de autor, el sesgo y la discriminación. Abordar estas preocupaciones requiere un enfoque responsable y ético en su desarrollo y despliegue. **Conclusión**: Los GPMs, especialmente los LLMs, tienen un gran potencial para transformar las ciencias químicas. Sin embargo, para alcanzar su pleno potencial, es necesario abordar los desafíos relacionados con los datos, la representación y las consideraciones éticas. Colaboraciones que involucren químicos, políticos y científicos computacionales son esenciales para aprovechar el poder de los GPMs y avanzar en las ciencias químicas.