D. Tyler McQuade, Doctor., profesor de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Commonwealth de Virginia, es el investigador principal de un proyecto de varias universidades que busca utilizar la inteligencia artificial para ayudar a los científicos a encontrar la molécula perfecta para todo, desde un mejor champú hasta recubrimientos en microchips avanzados.

El proyecto es uno de los primeros en los EE. UU. En ser seleccionado por $ 994, 433 en financiación como parte de un nuevo proyecto piloto de la National Science Foundation llamado Convergence Accelerator (C-Accel). McQuade y sus colaboradores presentarán su prototipo en marzo de 2020 en un intento por obtener fondos adicionales de hasta $ 5 millones durante cinco años.

Adam Luxon, un doctorado estudiante del Departamento de Ingeniería Química y Ciencias de la Vida que ha estado involucrado desde el principio, lo explicó de esta manera:"Queremos hacer esencialmente la Alexa de la química".

Al igual que Amazon, Google y Netflix utilizan algoritmos de datos para sugerir predicciones personalizadas, el equipo planea construir una red abierta que pueda combinar y ayudar a los usuarios a comprender los datos de las ciencias moleculares extraídos de una variedad de fuentes, incluida la academia, industria y gobierno.

La idea está en línea con el objetivo del proyecto Big Ideas de NSF, "Aprovechando la revolución de los datos, "para involucrar a la comunidad investigadora en el desarrollo de una ciberinfraestructura avanzada para acelerar la investigación intensiva en datos.

El equipo refleja la experiencia en varias especialidades. Trabajando con McQuade están James K. Ferri, Doctor., profesor en el Departamento de Ingeniería Química y Ciencias de la Vida de la VCU; Carol A. Parroquia, Doctor., profesor de química y cátedra Floyd D. y Elisabeth S. Gottwald en el Departamento de Química de la Universidad de Richmond; y Adrian E. Roitberg, Doctor., profesor del Departamento de Química de la Universidad de Florida. También participan dos empresas:Two Six Labs, con sede en Arlington, Virginia, y Fathom Information Design, con sede en Boston.

En la actualidad, No existe una red compartida o un portal central donde los científicos e ingenieros moleculares puedan aprovechar la inteligencia artificial y las herramientas de ciencia de datos para construir modelos que respalden sus necesidades. Y aunque los científicos han podido describir qué elementos componen una molécula, cómo están dispuestos los átomos y las propiedades de la molécula (como su punto de fusión), no existe una forma estándar de representar, o predecir, el desempeño molecular.

El equipo tiene como objetivo llenar estos vacíos mediante el avance del concepto de una "huella molecular". Los colaboradores crearán un nuevo sistema que representará moléculas combinando dibujo lineal, geometría y cálculos químicos cuánticos en un solo, formato de aprendizaje automático.

Desarrollarán una plataforma central para recopilar datos, crear estas huellas moleculares y desarrollar algoritmos para extraer los datos, y desarrollará herramientas de aprendizaje automático para crear modelos de predicción de rendimiento.

"La capacidad de calcular propiedades moleculares mediante técnicas computacionales, y encajar esos datos con mediciones experimentales, generará bases de datos que producirán los resultados más completos en las ciencias moleculares, "Dijo Parish.

"Hay muchos laboratorios en todo el mundo que trabajan en este espacio; sin embargo, Hay pocas estructuras organizativas disponibles que fomenten el intercambio abierto de estos datos en beneficio de la comunidad y el bien común. ", Agregó Parish." Buscamos colaborar con otros para proporcionar esta estructura; una red o repositorio de conocimiento abierto donde los científicos pueden depositar sus datos experimentales y computacionales a nivel molecular a cambio de herramientas fáciles de usar para ayudar a administrar y consultar los datos ".

La respuesta inicial a su idea ha sido contundente de socios potenciales. Ferri y los demás ya han recopilado más de una docena de cartas de grandes corporaciones como Dow y Merck que expresan interés en participar.

McQuade dijo que los ingenieros químicos de las principales industrias, incluidos los productos de consumo y los productores de petróleo y gas, dedican mucho esfuerzo a realizar experimentos para determinar la molécula que quieren usar, como encontrar el mejor aditivo de champú que no haga llorar a los bebés.

"La capacidad de diseñar las propiedades que desea es aún más arte que ciencia, " él dijo.

El equipo también planea desarrollar un conjunto de herramientas para procesar y visualizar los datos.

Roitberg, cuyos enfoques de investigación incluyen la visualización avanzada, dijo que esto podría tomar la forma de un reino de realidad virtual en el que un usuario podría encontrar materiales que son solubles en agua pero no en aceite, por ejemplo, y luego poder buscar materiales similares cercanos.

"Visualizamos una plataforma muy interactiva donde el usuario puede explorar las relaciones entre los datos y las propiedades deseadas del material, " él dijo.