Uma equipe de pesquisadores da UC Berkeley usou com sucesso o ChatGPT para gerar grandes conjuntos de dados para estudar estruturas metal-orgânicas (MOFs) úteis no combate às mudanças climáticas.

De acordo com um estudo recente publicado no Journal of the American Chemical Society, o uso do ChatGPT possibilitou a rápida coleta de dados sobre MOFs, acelerando a pesquisa. Os MOFs são materiais altamente porosos que podem ser usados para reduzir a escassez de água e a poluição do ar.

Vinculando o ChatGPT a uma fonte

Para usar o ChatGPT para gerar informações precisas e relevantes, os pesquisadores escreveram prompts para alcançar resultados estruturados, reduzindo alucinações fazendo com que o modelo de linguagem se referisse apenas às informações no artigo.

Responda à pergunta da forma mais verdadeira possível usando o contexto fornecido. Se alguma informação não for fornecida ou você não tiver certeza, use “N/A”.

Por favor, concentre-se em extrair condições experimentais apenas da síntese de MOF e ignore
informações relacionadas à síntese de ligantes orgânicos.

– Exemplo de prompt

A equipe de pesquisa criou instruções e informações contextuais para o ChatGPT extrair, limpar e organizar passagens de texto de 228 artigos científicos relevantes.

Os resultados foram impressionantes: o ChatGPT completou em “uma fração de hora” o que levaria anos para um estudante de pós-graduação concluir, dizem os pesquisadores, e alcançou 95% de precisão na extração de dados sobre MOFs.

IA acelerando a ciência

O uso do ChatGPT permite que os químicos processem grandes quantidades de dados sem habilidades de programação, acelerando suas pesquisas, conclui o artigo. Isso poderia acelerar as descobertas no campo dos MOFs, economizando tempo valioso na luta contra as mudanças climáticas.

“Uma grande área de como você faz ‘IA para a ciência' é sondar a literatura de forma mais eficaz. Este é realmente um salto substancial em fazer processamento de linguagem natural em química”, disse Chayes, reitor da Faculdade de Computação, Ciência de Dados e Sociedade. “E para usá-lo, você pode ser apenas um químico, não um cientista da computação.”

Além disso, o método poderia ser aplicado a outras áreas da química, exemplificando como a inteligência artificial pode acelerar a pesquisa científica.