
В работе, опубликованной на сервере препринтов arXiv, команда из Matter Lab при Университете Торонто совместно с NVIDIA представила новую разработку — El Agente Q. Это интеллектуальная система на основе крупноязыковой модели, созданная для упрощения рабочих процессов в области квантовой химии — раздела науки, изучающего молекулы и материалы на уровне отдельных атомов и электронов.
Современные вычислительные инструменты, используемые химиками, нередко сложны в использовании даже для специалистов. El Agente Q устраняет эту проблему. Система состоит из более чем 20 агентов ИИ, каждый из которых выполняет свою функцию. Одни отвечают за выбор методов расчета, другие — за анализ данных, а третьи — за контроль ошибок и взаимодействие с пользователем через чат на естественном языке.

По словам Алана Аспуру-Гузика, старшего директора по квантовой химии в NVIDIA и руководителя Matter Lab, цель проекта — сделать квантовую химию доступной и понятной как для опытных ученых, так и для студентов. Это особенно важно, так как моделирование молекул и материалов на квантовом уровне играет ключевую роль в разработке новых лекарств, батарей и других передовых технологий.
Система уже показала высокую эффективность: в серии университетских заданий El Agente Q решил 87% задач с первой попытки. Более того, она способна распознавать ошибки в реальном времени и корректировать их, что делает работу более надежной и предсказуемой.
El Agente Q устроена по принципу иерархии. Один агент координирует действия, другие выполняют конкретные задачи, такие как оптимизация геометрии молекул. Вся структура построена таким образом, чтобы максимально упростить доступ к сложным вычислительным операциям.

В ближайшее время разработчики планируют выпустить облачную альфа-версию системы. На сайте любой желающий сможет протестировать рабочие процессы квантовой химии с помощью простых текстовых команд. Команда также работает над расширением возможностей системы для других задач в науке и улучшением взаимодействия с лабораторными установками.
По словам Варинии Берналес, директора по исследованиям Matter Lab, такой подход открывает доступ к передовым методам анализа для широкой аудитории ученых и помогает ускорить научные открытия в области химии и материаловедения.