Cientistas do Laboratório Nacional de Argonne do Departamento de Energia dos EUA (DOE) começaram a usar redes neurais para identificar as assinaturas estruturais de gases moleculares, potencialmente fornecendo novas e mais precisas técnicas de detecção para pesquisadores, a indústria de defesa e os fabricantes de medicamentos.

Este trabalho inovador foi reconhecido como finalista para um 2018 P&D 100 prêmio.

"Isso significa que quando você está em um aeroporto executando um teste de segurança em um produto químico não identificado ou se você é um fabricante de drogas que escaneia sua amostra em busca de impurezas, você pode executar muitos mais desses testes com precisão em um período de tempo muito menor. "- Daniel Zaleski, Argonne pesquisador de pós-doutorado

As redes neurais - assim chamadas porque operam de forma interconectada semelhante ao nosso cérebro - oferecem aos químicos uma grande oportunidade para uma ciência mais rápida e rigorosa, porque fornecem uma maneira pela qual as máquinas são capazes de aprender e até mesmo fazer determinações sobre os dados. Para ser efetivo, no entanto, eles têm que ser ensinados cuidadosamente. É por isso que essa área de pesquisa é chamada de aprendizado de máquina.

"Digamos que você queira ensinar um computador a reconhecer um gato, "disse o químico Kirill Prozument de Argonne." Você pode tentar explicar a um computador o que é um gato usando um algoritmo, ou você pode mostrar cinco mil fotos diferentes de gatos. "

Mas em vez de olhar para gatos, Prozument e ex-pesquisador de pós-doutorado da Argonne, Daniel Zaleski, queria identificar a estrutura das moléculas em fase gasosa. Para fazer isso, eles usaram os espectros rotacionais das moléculas.

Os cientistas determinam o espectro rotacional de uma molécula observando como a molécula interage com as ondas eletromagnéticas. Na física clássica, quando uma onda de uma determinada frequência atinge uma molécula na fase gasosa, faz com que a molécula gire.

Porque as moléculas são objetos quânticos, eles têm frequências características nas quais absorvem e emitem energia que são exclusivas desse tipo de molécula. Essa impressão digital dá aos pesquisadores uma excelente ideia do padrão dos níveis de energia quântica das moléculas da fase gasosa.

"Estamos particularmente interessados ​​em olhar para os produtos que resultam de reações químicas, "Prozument disse." Suponha que não saibamos quais produtos químicos geramos, e não sabemos quais moléculas existem. Nós varremos com um pulso de onda milimétrica por todas as frequências possíveis, mas apenas as frequências que 'tocam a campainha' para as moléculas serão absorvidas e apenas aquelas serão reemitidas. "

Zaleski codificou milhares desses espectros rotacionais, rotulando cada espectro diferente para a rede neural. A vantagem de usar uma rede neural é que ela só precisa "aprender" esses espectros uma vez, ao contrário de cada vez que uma amostra foi testada.

"Isso significa que quando você está em um aeroporto executando um teste de segurança em um produto químico não identificado ou se você é um fabricante de drogas que escaneia sua amostra em busca de impurezas, você pode executar muitos mais desses testes com precisão em um período de tempo muito menor, "Disse Zaleski. Mesmo que essas ressonâncias atuem como um filtro, a quantidade de dados espectroscópicos produzidos ainda é assustadora. "Ir de dados espectroscópicos brutos a informações químicas reais é o desafio, "Zaleski disse." Os dados consistem em milhares, senão dezenas de milhares de elementos - é confuso. "

Zaleski, agora um professor assistente na Colgate University, comparou a busca por assinaturas moleculares específicas ao livro infantil "Onde está Wally?", em que o leitor tem que escanear uma cena lotada para encontrar o personagem titular. "Wally tem um vestido muito específico e um padrão específico, então você vai conhecê-lo se você vê-lo, Zaleski disse. "Nosso desafio é que cada molécula seja como uma versão diferente de Waldo."

De acordo com Zaleski, existem menos de 100 cientistas no mundo treinados na atribuição de espectros rotacionais. E embora possa levar até um dia para determinar as assinaturas moleculares usando métodos anteriores, as redes neurais reduzem o tempo de processamento para menos de um milissegundo.

A rede neural é executada em placas de unidade de processamento gráfico (GPU) normalmente usadas pela comunidade de videogames. "Até alguns anos atrás, as placas de GPU que usamos simplesmente não existiam, "Zaleski disse." Estamos em um momento incrível agora em termos de tecnologia de computação disponível para nós. "

Em última análise, Prozument e Zaleski esperam tornar sua técnica espectroscópica o mais totalmente automatizada possível. "Nosso objetivo é oferecer as ferramentas de análise espectroscópica rotacional para não especialistas, "Prozument disse." Se você pode ter espectros atribuídos com precisão por uma máquina que pode aprender, você pode tornar todo o processo muito mais portátil e acessível, já que não precisa mais de tantos conhecimentos técnicos. "

Um artigo baseado no estudo, "Atribuição automatizada de espectros rotacionais usando redes neurais artificiais, "apareceu na edição de 13 de setembro da Journal of Chemical Physics .