RoboRXN, robot con IA que acelera el descubrimiento de materiales

RoboRXN, robot con IA que acelera el descubrimiento de materiales

No obstante, lo que la mayor parte de nosotros tal vez no nos damos cuenta es que, en promedio, se precisan por lo menos diez años para descubrir un nuevo material y llevarlo al mercado, y los costos de producción estimados son de cerca de diez millones de dólares americanos. La investigación sobre el nailon, por poner un ejemplo, empezó en mil novecientos veintisiete y se empleó por vez primera en un cepillo dental en mil novecientos treinta y ocho.

La química sintética o bien el arte de fabricar materiales prosigue siendo la disciplina más tradicional en concepto de digitalización y adquisición de nuevas tecnologías. Los químicos aún se fundamentan en muchos de exactamente los mismos protocolos de hace décadas y se ha avanzado poco en la modernización de las viejas prácticas de prueba y fallo para permitir una nueva era de descubrimiento acelerado. Y es en este punto en el que que entran en escena un conjunto activo de científicos de IBM Research Europe, que se planteó mudar estos protocolos previamente convocados usando herramientas modernas como la inteligencia artificial (IA), la tecnología de computación en la nube y la robótica.

Los científicos de IBM

Todo empezó hace 3 años cuando en IBM Research se comenzaron a desarrollar modelos de aprendizaje automático para pronosticar reacciones químicas. Tras unos meses de desarrollo interno se lanzó un servicio gratis, por medio de IBM Cloud, que llamaron RXN para química y que es un procedimiento de traducción de aprendizaje automático neuronal de nueva generación que puede pronosticar el resultado más probable de una reacción química usando arquitecturas de traducción automática neuronal. De forma afín a la traducción del italiano al inglés, nuestro procedimiento traduce el lenguaje de la química transformando reactivos y reactivos en productos, usando la representación SMILE para describir entidades químicas.

En dos mil diecinueve los científicos de IBM Research Europe empezaron a cooperar con un conjunto de químicos orgánicos sintéticos en la Universidad de Pisa, Italia, para integrar una arquitectura retrosintética en la herramienta RXN. Para explicarlo pensaron en hacer una pizza. La arquitectura retrosintética señala los ingredientes de la pizza y asimismo da pautas de alto nivel para crearla en el orden adecuado. Trabajando con el equipo en Pisa, añadieron esta función a RXN for Chemistry en el mes de octubre pasado.

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