Una plataforma de aprendizaje activo multiobjetivo y una aplicación web para la optimización de la reacción

Área de la Ciencia:

• Química
• Ingeniería Química
• Química computacional

Sus antecedentes:

• La optimización de la reacción multiobjetivo es crucial para la síntesis química.
• Los métodos tradicionales de optimización pueden consumir mucho tiempo y trabajo.
• La experimentación de alto rendimiento (HTE) genera grandes conjuntos de datos, pero requiere un análisis eficiente.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una plataforma de optimización bayesiana de código abierto para la optimización de reacciones multiobjetivo.
• Crear una interfaz fácil de usar para que los químicos integren las rutinas de optimización en las prácticas de laboratorio.
• Para demostrar la efectividad de la plataforma en la optimización de reacciones químicas complejas.

Principales métodos:

• Desarrollo de una plataforma de optimización bayesiana de código abierto.
• Utilizando la experimentación de alto rendimiento (HTE) y los datos de cribado virtual.
• Componentes del algoritmo de ajuste fino, incluidas las codificaciones de reacción y los modelos sustitutos.
• Aplicación a una reacción de acoplamiento electrófilo cruzado enantioselectivo catalizado por Ni/fotorredóxido.

Principales resultados:

• El optimizador bayesiano identificó condiciones de reacción superiores en un número significativamente menor de experimentos (15-24) en comparación con las campañas dirigidas por humanos.
• La plataforma optimizó con éxito el rendimiento de la reacción simultánea y la enantioselectividad.
• Los resultados obtenidos superaron los esfuerzos anteriores de optimización impulsados por humanos.

Conclusiones:

• La plataforma de código abierto desarrollada proporciona una solución eficiente y accesible para la optimización de la reacción multiobjetivo.
• La interfaz gráfica de usuario (GUI) reduce la barrera para que los químicos utilicen técnicas de optimización avanzadas.
• Este enfoque acelera el descubrimiento químico e integra herramientas computacionales en el trabajo de laboratorio de rutina.