RoboRXN, robot con IA que acelera el descubrimiento de materiales

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Sin embargo, lo que la mayoría de nosotros quizás no nos damos cuenta es que, en promedio, se necesitan al menos 10 años para descubrir un nuevo material y llevarlo al mercado, y los costos de producción estimados son de alrededor de 10 millones de dólares. La investigación sobre el nylon, por ejemplo, comenzó en 1927 y se utilizó por primera vez en un cepillo de dientes en 1938.
 
La química sintética o el arte de fabricar materiales sigue siendo la disciplina más tradicional en términos de digitalización y adquisición de nuevas tecnologías. Los químicos todavía se basan en muchos de los mismos protocolos de hace décadas y se ha avanzado poco en la modernización de las antiguas prácticas de prueba y error para permitir una nueva era de descubrimiento acelerado. Y es en este punto en el que que entran en escena un grupo dinámico de científicos de IBM Research Europe, que se propuso cambiar estos protocolos anteriormente citados utilizando herramientas modernas como la inteligencia artificial (IA), la tecnología de computación en la nube y la robótica.

Los científicos de IBM

Todo comenzó hace tres años cuando en IBM Research se empezaron a desarrollar modelos de aprendizaje automático para predecir reacciones químicas. Después de unos meses de desarrollo interno se lanzó un servicio gratuito, a través de IBM Cloud, que llamaron RXN para química y que es un método de traducción de aprendizaje automático neuronal de última generación que puede predecir el resultado más probable de una reacción química utilizando arquitecturas de traducción automática neuronal. De forma similar a la traducción del italiano al inglés, nuestro método traduce el lenguaje de la química convirtiendo reactivos y reactivos en productos, utilizando la representación SMILE para describir entidades químicas.
 
En 2019 los científicos de IBM Research Europe comenzaron a colaborar con un grupo de químicos orgánicos sintéticos en la Universidad de Pisa, Italia, para integrar una arquitectura retrosintética en la herramienta RXN. Para explicarlo pensaron en hacer una pizza. La arquitectura retrosintética indica los ingredientes de la pizza y también proporciona pautas de alto nivel para crearla en el orden correcto. Trabajando con el equipo en Pisa, agregaron esta función a RXN for Chemistry en octubre pasado.

Fuente -> https://www.muyinteresante.es