Controlar un robot de síntesis orgánica con aprendizaje automático para buscar nueva reactividad

Área de la Ciencia:

• Química orgánica
• Ingeniería Química
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• El descubrimiento de reacciones químicas es impredecible y requiere mucho tiempo.
• El diseño de reacción asistido por computadora y las aplicaciones de aprendizaje automático en química son incipientes.
• Predecir la reactividad usando métodos químicos cuánticos es complejo, incluso para moléculas simples.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un sistema automatizado para la exploración y predicción de reacciones químicas rápidas.
• Aprovechar el aprendizaje automático para una navegación eficiente del espacio de reacción química.
• Para acelerar el descubrimiento de nuevas reacciones químicas.

Principales métodos:

• Se desarrolló un robot de síntesis orgánica para realizar reacciones y análisis.
• Los algoritmos de aprendizaje automático se emplearon para la toma de decisiones, utilizando la codificación binaria de insumos químicos.
• La evaluación de la reacción en tiempo real se realizó utilizando resonancia magnética nuclear (RMN) y espectroscopia infrarroja (IR).

Principales resultados:

• El robot realizaba reacciones químicas y análisis más rápidamente que los métodos manuales.
• El sistema de aprendizaje automático predijo la reactividad para ~ 1,000 combinaciones de reacción con > 80% de precisión después de analizar ~ 10% de los datos.
• El enfoque predijo con éxito la reactividad en conjuntos de datos publicados y la validación manual guiada, lo que resultó en cuatro nuevos descubrimientos de reacciones.

Conclusiones:

• Los sistemas robóticos controlados por aprendizaje automático pueden explorar rápidamente el espacio de reacción química.
• Este enfoque acelera significativamente el descubrimiento de nuevas reacciones químicas.
• La síntesis y predicción automatizadas ofrecen una poderosa alternativa a los métodos tradicionales que requieren mucho tiempo.