Inteligencia artificial y robótica para la sintetización de nuevos químicos

Inteligencia artificial y robótica para la sintetización de nuevos químicos

Investigación

Inteligencia artificial y robótica para la sintetización de nuevos químicos

IBM desarrolla un laboratorio químico autónomo basado en la nube y que integra avanzadas funcionalidades de inteligencia artificial y robótica para la investigación de tratamientos contra el COVID-19 o la búsqueda de nuevos materiales

26 agosto, 2020 10:48

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, un laboratorio químico autónomo basado en la nube y que integra avanzadas funcionalidades de inteligencia artificial y robótica. ¿Su propósito? Reducir los plazos y costes de la investigación de un nuevo químico a un año y solo $ 1 millón. 

El núcleo de esta tecnología es una serie de arquitecturas de redes neuronales que los investigadores del Gigante Azul entrenaron en millones de reacciones químicas contenidas en patentes publicadas en los últimos años. En ese sentido, los tres modelos de IA (que van desde el análisis restrosintético hasta las acciones de síntesis) sugieren una ruta para obtener una molécula específica, posibles alternativas similares, así como la secuencia de operaciones necesarias para realizar dichas reacciones. La precisión de estos algoritmos, según IBM, ronda el 90%.

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.

Gracias a esta tecnología, los químicos pueden predecir y sintetizar fácilmente nuevas moléculas y compuestos en un entorno seguro y automatizado.  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.