El LLM 4SD designado (Gran Lengua Modelo 4 Científico Descubrimiento), el nuevo sistema de IA es una herramienta interactiva del modelo de lenguaje principal (LLM) que puede llevar a cabo los pasos básicos de la investigación científica, es decir, recuperar información útil de la literatura y producir supuestos del análisis de datos. Este dispositivo está disponible de forma independiente y de código abierto.
Cuando se le pregunta, este sistema también puede proporcionar información para explicar sus resultados, una característica que no está disponible para muchas herramientas de verificación científicas actuales.
El LLM 4SD se probó en cuatro dominios científicos diferentes con 58 trabajos de investigación separados relacionados con propiedades moleculares: fisiología, química física, bio física y mecánica cuántica.
El principal autor de la investigación es del Departamento de Ciencia de Datos y AI en la Facultad de Tecnología de la Información de la Universidad de Monash, Yazin Zheng, candidato a doctorado, Universidad de Monash.
“Así como Chat GPT escribe artículos o resuelve problemas matemáticos, por lo que nuestras herramientas LLM 4 SD leen literatura científica durante décadas y analiza datos de laboratorio para determinar cómo las moléculas los tratan, como responder preguntas, ‘¿Qué se puede responder?’ O ‘¿Se disolverá esta mezcla en agua?’ , “Dijo Zheng.
“Además de mejorar las herramientas de verificación existentes que actúan como ‘caja negra’, este sistema puede explicar su proceso de análisis, predicciones y resultados utilizando reglas fáciles, lo que puede ayudar a los científicos a confiar y seguir sus ideas”.
La herramienta LLM 4SD mejora las últimas herramientas científicas que se utilizan actualmente para realizar estas tareas. Por ejemplo, aumentó la precisión para predecir importantes propiedades cuánticas para el diseño del material en un 48 %.
Los coautores centrales del estudio incluyen al candidato de doctorado Huan Yi Koh, quien se encuentra conjuntamente en el Departamento de Ciencias de los Datos y el Instituto de Ciencias Farmacéuticas de AI y Monash, y la Escuela de Tecnología de la Información y Comunicación en la Universidad Griffith.
“En lugar de reemplazar los modelos tradicionales de aprendizaje automático, LLM4SD mejora el conocimiento combinando conocimiento y produciendo explicaciones explicativas”, dijo MS.
El Sr. Koh agregó: “Este enfoque asegura que las predicciones de propiedad de IA sean confiables y accesibles para los investigadores de varios artículos científicos”.
El científico de datos, experto en IA y co -autor de la investigación, la facultad de tecnología de la información de Monash, el profesor Jeff Web, dijo que la clave para el descubrimiento científico de la síntesis de conocimiento de la literatura de LLMS puede imitar con precisión las habilidades del descubrimiento científico y promover supuestos mediante la transferencia de datos.
“Ya estamos hundiendo completamente durante la era generativa de la IA y debemos comenzar a usar cada vez más para avanzar en la ciencia, al tiempo que nos aseguramos de que nos estamos desarrollando moralmente”, dijo el profesor Web.
“Este dispositivo tiene la capacidad de hacer que el proceso de descubrimiento del medicamento sea más fácil, rápido y más preciso y convertirse en un apoyo de investigación súper cargado para los científicos en todos los ámbitos del mundo”.
El profesor de investigación de la investigación, el profesor Shiroi Pan, es un experto en minería de datos y aprendizaje automático y un futuro de arco con la Escuela de Tecnología de la Información y Comunicación de la Universidad de Griffith.
El profesor Pan dijo: “Un modelo como LLM 4SD puede más rápido el conocimiento de las décadas anteriores y luego se refiere a los datos para encontrar nuevos patrones que no se puedan informar ampliamente”.
“Vemos como un crecimiento clave para acelerar y acelerar los procesos de investigación y desarrollo”.
La investigación fue una colaboración entre la Facultad de Tecnología de la Información de la Universidad de Monash, Instituto de Ciencias Farmacéuticas de Monash e Investigadores de AI y descubrimiento de fármacos en la Universidad Griffith.
El proyecto fue apoyado por la subvención del Consejo de Investigación de Australia (ARC), una subvención del Consejo Nacional de Investigación Médica e Investigación Médica de Australia y la Beca Arch Future.
