Desde la producción de la aspirina hasta la fabricación del nylon, se estima que, desde el diseño de un producto a la puesta en venta de un producto químico, transcurre una década de trabajo e implica una inversión de alrededor de 10 millones de dólares. Las causas son obvias: los ingredientes de una fórmula son difíciles de adivinar, existen múltiples posibilidades, el espacio químico es enorme y, por supuesto, no existe un libro de recetas a seguir.
Para ayudar en esta misión, la ciencia computacional se pone al servicio de la ciencia química. Ejemplo de ello es la propuesta IBM RoboRXN for Chemistry,
Los químicos tan sólo deben introducir una fórmula para recibir propuestas de síntesis alternativas o, si lo prefieren, añadir una propuesta en forma de texto -por ejemplo, a partir de una publicación científica- de modo que el sistema de reconocimiento de lenguaje natural lo interprete y convierta para analizar las reacciones pertinentes. Igualmente, los profesionales pueden ajustar los parámetros de las reacciones (con parámetros como las concentraciones de la solución en el reactor, temperaturas, atomósfera...) y enviar dichas instrucciones a un sistema robótico automatizado que se encargará de su procesamiento, con seis reactores que pueden trabajar en paralelo o de forma combinada.
En una presentación realizada hoy, los expertos de esta casa en el equipo de investigación de Zúrich han mostrado el potencial de esta tecnología para múltiples propósitos comerciales: desde la sintetización de una molécula relacionada con un tratamiento del COVID-19 (en un proyecto en el que están analizando más de 300.00 moléculas en los últimos meses para encontrar un inhibidor de las proteínas del virus) hasta la búsqueda de nuevos materiales más resistentes, eficientes y sostenibles. En total, hasta la fecha este sistema ha predicho nada menos que 783.378 moléculas, según cifras facilitadas por la propia IBM.
Además, al tratarse de un servicio desde la nube, la producción de moléculas es accesible de forma remota desde cualquier parte del mundo, democratizando el acceso de científicos de todo el mundo a esta clase de tecnologías de investigación.