Сбер и Институт AIRI пересмотрят работу ИИ в химии

Сбер и Институт AIRI улучшат химические языковые модели

Shutterstock

Специалисты Сбера и Института AIRI опубликовали статью «Ограничения языковых моделей в понимании химии: исследование на примере задачи описания молекул», в которой доказали, что химические языковые модели пока неустойчиво работают с описанием молекул и предсказанием результатов химических реакций, сообщает пресс-служба Сбера.

Как отметил старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев, ученые заинтересованы в развитии подобных языковых моделей.

«Чтобы повысить надежность нейросетевых химических моделей, необходимо кардинально пересмотреть подход к автоматической обработке химических данных», — сказал он.

В исследовании отмечается, что даже незначительные изменения входного слова понижают достоверность описания ИИ-модели, увеличивая количество ошибок.

По словам генерального директора Института искусственного интеллекта AIRI, профессора Сколтеха Ивана Оселедца, для улучшения ИИ-модели необходимо глубже исследовать и моделировать все потенциальные сценарии использования языковой модели в химии.

«Изучая, как LLM выполняют конкретные задачи, можно повысить их точность, эффективность и надежность», — сказал он.

Авторы исследования планируют разработать метрику для сопоставления представлений молекул в скрытых слоях сетей.

По словам ученых, в будущем благодаря языковым моделям появится возможность ускорить разработку новых лекарств.