Em 1996, quando um computador venceu uma partida contra o atual campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, foi nada menos que uma sensação. Após esta descoberta no mundo do xadrez, o jogo de tabuleiro Go foi por muito tempo considerado um bastião reservado aos jogadores humanos devido à sua complexidade. Mas os melhores jogadores do mundo não podem competir com o software AlphaGo. A receita para o sucesso deste programa de computador é possível através da combinação da chamada Pesquisa em Árvore de Monte Carlo e redes neurais profundas baseadas em aprendizado de máquina e inteligência artificial. Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Muenster, na Alemanha, demonstrou agora que essa combinação é extremamente adequada para o planejamento de sínteses químicas - as chamadas retro-sínteses - com eficiência sem precedentes. O estudo foi publicado na edição atual da Natureza .

Marwin Segler, o principal autor do estudo, diz, "A Retrosíntese é a disciplina definitiva em química orgânica. Os químicos precisam de anos para dominá-la - assim como no xadrez ou no Go. Além da experiência direta, você também precisa de uma boa porção de intuição e criatividade para isso. Até aqui, todos presumiam que os computadores não conseguiriam acompanhar sem especialistas programando dezenas de milhares de regras à mão. O que mostramos é que a máquina pode, por si próprio, aprenda as regras e suas aplicações com a literatura disponível. "

Retrosíntese é o método padrão para projetar a produção de compostos químicos. Retrocedendo mentalmente, o princípio é que o composto é dividido em componentes cada vez menores até que os componentes básicos sejam obtidos. Esta análise fornece a receita, que é então usado para trabalhar "para a frente" no laboratório para produzir a molécula alvo, proveniente das matérias-primas. Embora seja fácil em teoria, o processo apresenta dificuldades na prática. "Assim como no xadrez, em cada passo ou movimento, você tem uma variedade de possibilidades para escolher, "diz Segler." Em química, Contudo, existem ordens de magnitude mais movimentos possíveis do que no xadrez, e o problema é muito mais complexo. "

É aqui que o novo método entra em jogo, ligando as redes neurais profundas com o Monte Carlo Tree Search - uma constelação tão promissora que um grande número de pesquisadores de uma variedade de disciplinas está trabalhando nela. O Monte Carlo Tree Search é um método para avaliar movimentos em um jogo. A cada movimento, o computador simula inúmeras variantes, por exemplo, como um jogo de xadrez pode terminar. O movimento mais promissor é então selecionado.

De maneira semelhante, o computador agora procura os melhores "movimentos" possíveis para a síntese química. Também é capaz de aprender usando redes neurais profundas. Para este fim, o computador se baseia em toda a literatura química já publicada, que descreve quase 12 milhões de reações químicas. Mike Preuss, um especialista em sistemas de informação e co-autor do estudo, diz, "As redes neurais profundas são usadas para prever quais reações são possíveis com uma determinada molécula. Usando a pesquisa em árvore de Monte Carlo, o computador pode testar se as reações previstas realmente levam à molécula-alvo. "

A ideia de usar computadores para planejar sínteses não é nova. "A ideia tem, na verdade, cerca de 60 anos." diz Segler. "As pessoas pensaram que seria o suficiente, como no caso do xadrez, para inserir um grande número de regras no computador. Mas isso não funcionou. A química é muito complexa, e em contraste com o xadrez ou Go, não pode ser apreendido de forma puramente lógica, usando regras simples. Soma-se a isso o fato de que o número de publicações com novas reações dobra a cada 10 anos ou mais. Nem químicos nem programadores conseguem acompanhar isso. Precisamos da ajuda de um computador inteligente. ”O novo método é cerca de 30 vezes mais rápido que os programas convencionais de planejamento de sínteses e encontra possíveis rotas de síntese para o dobro de moléculas.

Em um teste AB duplo-cego, os pesquisadores de Muenster descobriram que os químicos consideram essas rotas de síntese geradas por computador tão boas quanto as já testadas e comprovadas. "Nós esperamos que, usando nosso método, os químicos não terão que tentar tanto no laboratório, "Segler acrescenta, "e isso, como resultado, e usando menos recursos, eles serão capazes de produzir os compostos que tornam nosso alto padrão de vida possível. "