Predecir los resultados de la reacción: Las máquinas aprenden química
Hoy en día, la inteligencia artificial es omnipresente, con aplicaciones que abarcan desdediagnósticos médicos hasta la química industrial, que es en lo que nos compete.Investigadores de la Universidad de Münster han desarrollado una herramienta de IA queutiliza el aprendizaje automático para predecir los resultados de reacciones químicascomplejas, permitiendo a los científicos de la industria simplificar y mejorar losprocesos desíntesis química.
Uso de inteligencia artificial en la química industrial
Un equipo interdisciplinario desarrolló un modelo basado en el aprendizaje automático, enfocado en las estructuras moleculares y las llamadas huellas dactilares moleculares, una representación numérica que permite identificar las propiedades de cada material químico. Estas herramientas han demostrado ser útiles para la predicción de resultados como los rendimientos y las estereoselectividades en la síntesis de insumos químicos.
Frederik Sandfort, uno de los autores principales, explicó que el desafío consiste en predecir el rendimiento de una reacción, dado que los parámetros que influyen en las reacciones químicas son complejos. A diferencia de los enfoques anteriores que se basan en la comprensión previa de las propiedades químicas, este método permite un uso más generalizado de la IA.
El modelo desarrollado utiliza un gran número de huellas dactilares moleculares para predecir los resultados de diversas reacciones, permitiendo a los investigadores identificar con mayor precisión qué productos químicos producir. Este enfoque tiene aplicaciones directas en la producción de materiales poliméricos y otros insumos químicos utilizados en la industria del gas natural y otros sectores industriales clave. Además, el uso de inteligencia artificial y grandes datos en combinación con robótica moderna permite realizar predicciones precisas sin necesidad de datos completamente calibrados.
Desafíos y oportunidades
Aunque el equipo ha demostrado la capacidad de su programa para predecir los resultados de reacciones, aún quedan retos por delante. Sandfort señaló que los datos actuales no siempre contienen información precisa sobre los rendimientos exactos, lo que dificulta la calibración de los modelos. Sin embargo, las tecnologías de inteligencia artificial continúan evolucionando y se espera que sigan apoyando a los químicos en la creación de productos químicos industriales más eficientes.
El profesor Frank Glorius, quien lidera el proyecto, resaltó que el objetivo no es reemplazar a los químicos sintéticos, sino proporcionarles herramientas que les permitan optimizar sus procesos de investigación y producción. Glorius subraya que la combinación de química industrial e IA tiene el potencial de transformar la manera en que los científicos abordan la síntesis química y desarrollan nuevos materiales poliméricos.
