IA Uno studio svizzero rivela che ChatGPT può eccellere anche in chimica

ceel, ats

6.2.2024 - 17:02

I risultati conseguiti grazie a GPT-3 "superano quelli di modelli allo stato dell'arte addestrati grazie al machine learning", affermano i ricercatori. (Foto simbolica)
I risultati conseguiti grazie a GPT-3 "superano quelli di modelli allo stato dell'arte addestrati grazie al machine learning", affermano i ricercatori. (Foto simbolica)
Keystone

Ottenere risposte soddisfacenti da ChatGPT inerenti la chimica è possibile: lo dimostra un recente studio condotto dal Politecnico federale di Losanna (EPFL), pubblicato sulla rivista scientifica Nature Machine Intelligence.

«Se chiediamo a GPT-3 (una delle due versioni attualmente disponibili del chatbot sviluppato da OpenAI basato sull'intelligenza artificiale, ndr) di rispondere a quesiti riguardanti la chimica, il programma si limiterà perlopiù a consultare Wikipedia», ha detto il primo autore dello studio Kevin Jablonka. Questo avviene perché nell'insieme di dati con cui GPT-3 è stato addestrato non figura un'ampia letteratura sull'argomento.

Nonostante allenare un motore basato sull'intelligenza artificiale richieda ingenti quantità d'informazione e tecniche di machine learning (come suggerisce il nome è una disciplina che permette ai computer di «imparare», ndr), i ricercatori hanno trovato un modo per raggirare le limitazioni del programma di OpenAI. Ciò che hanno fatto è fornire al programma un insieme di dati strutturato come un questionario, su cui figurano domande e risposte.

Nel caso specifico, gli scienziati dell'EPFL hanno «alimentato» GPT-3 con un documento in cui, appunto, figuravano domande e risposte circa le leghe ad alta entropia, precedentemente verificate con la letteratura sulla chimica a disposizione: una volta affinato il modello, esso era in grado di rispondere a problemi chimici di varia natura somministratigli dall'utente con una precisione del 95%.

I risultati conseguiti «superano quelli di modelli allo stato dell'arte addestrati grazie al machine learning», si legge in un comunicato odierno del Politecnico di Losanna, e la scoperta dei ricercatori sorprende soprattutto per la sua semplicità e la velocità d'esecuzione.

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