Résumé - Modèles à usage général pour les sciences chimiques

Modèles à usage général pour les sciences chimiques

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}

Cette revue discute du potentiel des modèles à usage général (MUG), en particulier des modèles de langage grandeur nature (MLGN), pour transformer les sciences chimiques. Les MUG, tels que les MLGN, ont la capacité de résoudre des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été directement entraînés et d'opérer avec des quantités faibles de données dans différents formats. La revue se concentre sur les principes fondamentaux de construction des MUG et de leurs applications à l'ensemble du processus scientifique dans les sciences chimiques. **Points Clés** : * **Défis dans les Sciences Chimiques** : La diversité et l'échelle des données chimiques, ainsi que la présence de "variables cachées" et de connaissances implicites, posent des défis uniques pour l'application de l'apprentissage automatique aux sciences chimiques. * **Modèles à Usage Général (MUG)** : Les MUG, tels que les MLGN, sont conçus pour généraliser sur une large gamme de tâches et de domaines avec des modifications spécifiques à la tâche minimales. Ils sont particulièrement bien adaptés pour gérer des instances de données diverses et "floues" et pour tirer parti de petites quantités de données. * **Principes de Construction des MUG** : * **Représentations** : Les MUG nécessitent des représentations efficaces et efficaces des données chimiques, telles que les chaînes SMILES, les graphes et les descriptions naturelles. * **Pré-entraînement** : Les MUG sont généralement pré-entraînés sur de grandes et diverses bases de données en utilisant des objectifs d'apprentissage supervisé, ce qui leur permet d'apprendre la structure et les patrons sous-jacents des données chimiques. * **Ajustement Fin** : L'ajustement fin adapte le MUG pré-entraîné à des tâches spécifiques en utilisant des bases de données spécifiques au domaine, améliorant ainsi ses performances. * **Adaptation Post-supervisée** : Les techniques d'adaptation post-supervisée, telles que l'apprentissage par renforcement, affinent davantage le comportement du modèle et l'alignent sur des objectifs spécifiques. * **Applications dans les Sciences Chimiques** : * **Automatisation du Processus Scientifique** : Les MUG peuvent assister à divers stades du processus scientifique, y compris la collecte d'informations, la génération d'hypothèses, la planification, l'exécution et l'analyse des expériences. * **Collecte de Connaissances** : Les MUG peuvent être utilisés pour la recherche sémantique, l'extraction de données structurées et les réponses à des questions pour faciliter la collecte de connaissances pertinentes de la littérature scientifique. * **Génération d'Hypothèses** : Les MUG peuvent générer des hypothèses sur la base de connaissances et de données existantes, bien que leur capacité à générer des hypothèses véritablement nouvelles et impactantes reste limitée. * **Planification des Expériences** : Les MUG peuvent aider à décomposer des problèmes complexes en plans et à élaguer les espaces de recherche pour améliorer l'efficacité de la conception expérimentale. * **Exécution des Expériences** : Les MUG peuvent automatiser l'exécution des expériences, soit par l'automatisation compilée (en utilisant des langages et des compilateurs spécifiques au domaine), soit par l'automatisation interprétée (en utilisant des MLGN comme interprètes). * **Analyse des Données** : Les MUG peuvent assister à l'analyse des données expérimentales, y compris les données spectroscopiques et les données basées sur le texte. * **Rapports** : Les MUG peuvent aider à convertir les données en explications et à générer des rapports scientifiques. * **Applications Accélérées** : * **Prévision des Propriétés** : Les MUG peuvent prédire les propriétés moléculaires et des matériaux, offrant une alternative aux calculs mécaniques quantiques traditionnels et aux modèles ML spécialisés. * **Génération Moléculaire et Matérielle** : Les MUG peuvent générer des molécules et des matériaux nouveaux en fonction de propriétés ou d'objectifs souhaités. * **Rétrosynthèse** : Les MUG peuvent prédire des voies rétrosynthétiques et identifier les blocs de construction disponibles sur le marché pour la synthèse de molécules souhaitées. * **MLGN en tant qu'Optimiseurs** : Les MLGN peuvent être utilisés en tant que modèles substituts, générateurs de candidats suivants ou sources de connaissances préalables dans les cadres d'optimisation pour améliorer l'efficacité et l'efficience des processus d'optimisation. * **Implications des MUG** : * **Éducation** : Les MUG ont le potentiel de personnaliser l'apprentissage, d'augmenter l'équité des évaluations et d'améliorer l'accessibilité dans l'éducation chimique. * **Sécurité** : Les MUG soulèvent des inquiétudes concernant le potentiel d'utilisation malveillante, des hallucinations et des attaques cybernétiques indirectes. La réduction de ces risques nécessite des cadres et des stratégies de gouvernance proactifs. * **Éthique** : Les MUG soulèvent des inquiétudes concernant l'impact environnemental, l'infraction aux droits d'auteur, le biais et la discrimination. La résolution de ces problèmes nécessite une approche responsable et éthique de leur développement et de leur déploiement. **Conclusion** : Les MUG, en particulier les MLGN, offrent un grand potentiel pour transformer les sciences chimiques. Cependant, pour réaliser leur plein potentiel, il est nécessaire de répondre aux défis liés aux données, aux représentations et aux considérations éthiques. Des efforts collaboratifs impliquant des chimistes, des décideurs politiques et des scientifiques informatiques sont essentiels pour exploiter le pouvoir des MUG et avancer les sciences chimiques.