Forscher der EPFL und der Universit\u00e4t Jena haben ein schnelles und benutzerfreundliches GPT-3-Modell f\u00fcr chemische Aufgaben entwickelt. GPT-3, das auf dem beliebten KI-System ChatGPT basiert, kann in der chemischen Forschung verwendet werden, um verschiedene wissenschaftliche Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen. Das Team von Forschern hat erfolgreich das Hindernis \u00fcberwunden, dass es in der Chemie oft an ausreichend gro\u00dfen Datens\u00e4tzen fehlt, die f\u00fcr das Training einer KI erforderlich sind. Anstatt auf gro\u00dfe Datenmengen zur\u00fcckzugreifen, nutzten sie sorgf\u00e4ltig ausgew\u00e4hlte Fragen und Antworten. Das Modell wurde mit Fragen zu lichtempfindlichen schaltbaren Molek\u00fclen, L\u00f6slichkeit bestimmter Molek\u00fcle in Wasser und anderen chemischen Aspekten trainiert. Das entwickelte Sprachmodell ist in der Lage, pr\u00e4zise Erkenntnisse zu verschiedenen chemischen Fragestellungen zu liefern. Es funktioniert gut mit SMILES-Codes f\u00fcr Molek\u00fcle und erkennt auch andere Notationen, einschlie\u00dflich chemischer Namen gem\u00e4\u00df der IUPAC-Nomenklatur. Das Modell konnte in Tests verschiedene chemische Probleme erfolgreich l\u00f6sen und \u00fcbertraf dabei sogar \u00e4hnliche Modelle, die mit umfangreichen Datens\u00e4tzen trainiert wurden. Professor Dr. Berend Smit von der EPFL betont, dass das Modell genauso einfach zu bedienen ist wie eine Literaturrecherche und f\u00fcr eine Vielzahl von chemischen Problemen geeignet ist, einschlie\u00dflich Eigenschaften von Substanzen und thermodynamischen sowie photochemischen Eigenschaften.<\/p>\n
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