Tener la herramienta adecuada para el trabajo facilita mucho el trabajo, menos costoso y más rápido. Los investigadores de ingeniería química han desarrollado un laboratorio virtual que se puede utilizar para determinar las herramientas de inteligencia artificial (IA) más adecuadas para abordar varios desafíos de síntesis química en sistemas de química de flujo.

"Los sistemas autónomos tienen un enorme potencial para acelerar la I + D y la fabricación de productos químicos, pero aún no están en uso generalizado, "dice Milad Abolhasani, autor correspondiente de un artículo sobre el trabajo y profesor asistente de ingeniería química en la Universidad Estatal de Carolina del Norte. "Estos sistemas enfrentan dos tipos de desafíos:encontrar o desarrollar el hardware adecuado para síntesis automatizada reproducible; y encontrar o desarrollar el cerebro derecho, 'o algoritmo de toma de decisiones guiado por IA, para determinar eficientemente la mejor forma de sintetizar el material deseado. Mi equipo se centró en los desafíos del hardware con nuestro proyecto de química artificial. El trabajo que estamos publicando ahora se centra en abordar los desafíos de la toma de decisiones autónoma ".

El trabajo de Abolhasani se deriva de su observación de que:A) hay muchas herramientas de IA diferentes disponibles; B) no siempre está claro qué herramienta es la más adecuada para un problema de síntesis de material dado; y C) cualquiera que sea la herramienta seleccionada, siempre deberá ajustarse en función del problema químico.

"Recientemente, Ha habido un mayor interés en el uso de programas de IA listos para usar para modelar y optimizar reacciones químicas, "Dice Abolhasani." Pero esas técnicas de inteligencia artificial listas para usar no son válidas para todos:no todas son igualmente buenas para resolver cualquier problema de síntesis de materiales que desee abordar.

"Por último, Queremos encontrar la mejor arquitectura de modelo de IA para determinar la mejor formulación de material que le brinde las propiedades objetivo que está buscando. No solo identificando el mejor material, sino la mejor forma de producir ese material para que tenga la mejor combinación posible de características. Y la mejor arquitectura de modelo de IA variará según el material y la complejidad del desafío ".

Así que Abolhasani y sus colaboradores adoptaron un enfoque impulsado por la inteligencia artificial para encontrar la mejor herramienta de inteligencia artificial para cada problema de síntesis de materiales.

"Sería imposible hacer los millones de experimentos necesarios para determinar qué herramientas de inteligencia artificial hacen el mejor trabajo para abordar diferentes tipos de problemas de síntesis de materiales". "Abolhasani dice". queríamos un modelo que simulara una plataforma experimental de microfluidos del mundo real para ejecutar eficazmente esos millones de experimentos para nosotros ".

Los investigadores ejecutaron 1, 000 experimentos utilizando su plataforma de Química Artificial automatizada y utilizaron esos puntos de datos experimentales para entrenar la plataforma experimental virtual.

Por el trabajo informado en el nuevo documento, el laboratorio virtual simuló más de 600, 000 experimentos, evaluando más de 150 estrategias de toma de decisiones guiadas por IA. Si esos experimentos se llevaran a cabo en el mundo real, incluso utilizando sistemas automatizados y volúmenes de material a microescala, los experimentos habrían llevado 7,5 años de funcionamiento robótico continuo y 400 litros de reactivos. El equipo de Abolhasani lo hizo en aproximadamente un mes.

"Hemos entrenado eficazmente a nuestro laboratorio virtual para elegir las mejores herramientas de inteligencia artificial para cada desafío de síntesis de materiales, "Abolhasani dice." Y esas herramientas se vuelven más eficientes cada vez que las usamos, ayudándonos a resolver desafíos cada vez más complejos en química e ingeniería química. Por último, Creemos que estas herramientas impulsadas por IA podrán operar con la suficiente rapidez para ajustar las operaciones según sea necesario en tiempo real ".

El papel, "Desarrollo acelerado de IA para la síntesis autónoma de materiales en flujo, "se publica en la revista Ciencia química .