(Phys.org) —Un equipo de investigadores de IBM ha aplicado inteligencia artificial para predecir reacciones químicas orgánicas. En su papel subido al servidor de preimpresión arXiv , el grupo describe su enfoque, que describen como una mejora con respecto a otros modelos.
Es difícil predecir lo que sucederá cuando los productos químicos se mezclen o se traten de determinadas formas debido a todas las variables implicadas. Pero a los científicos les gustaría tener una herramienta que lo haga de todos modos, porque aceleraría drásticamente el desarrollo de nuevos materiales útiles, especialmente drogas. En este nuevo esfuerzo, el equipo de IBM ha adoptado un enfoque completamente nuevo para crear dicha herramienta.
El nuevo enfoque implica tratar las reacciones químicas como un problema de traducción al reformular elementos en predicciones como letras y palabras en lugar de átomos y moléculas. Eso cambia el problema de predecir cómo reaccionarán los productos químicos a la traducción de palabras de una forma a otra, un problema que ha sido resuelto principalmente por sistemas de inteligencia artificial.
Al utilizar este enfoque, el grupo pudo alimentar componentes químicos en una red neuronal entrenada en un conjunto de datos de 395, 496 reacciones. Luego, la red neuronal utilizó lo que había aprendido sobre reacciones anteriores para hacer predicciones sobre lo que ocurriría en nuevas condiciones. En la práctica, el sistema respondió a tales solicitudes ofreciendo una lista de los cinco principales resultados posibles. Las pruebas mostraron que la predicción más alta resultó ser correcta el 80 por ciento de las veces, aunque el equipo hasta ahora solo lo ha entrenado en moléculas con 150 átomos o menos. Planean seguir trabajando en el sistema y tienen el objetivo actual de mejorar su precisión al 90 por ciento. También tienen planes para modificarlo para que parámetros como el calor, Pueden incluirse niveles de pH y disolventes. Incluso imaginan concursos de anfitriones de un día entre su sistema y químicos humanos para demostrar qué tan bien funciona.
El grupo señala que el desarrollo de un sistema de este tipo no pretende sustituir a los químicos, sino que les sirva de herramienta, para desarrollar productos más rápido o más barato. Planean poner el sistema en un servidor en la nube para que cualquiera que desee usarlo pueda hacerlo.
El equipo presentó su trabajo en la conferencia de sistemas de procesamiento de información neuronal de esta semana.
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