p Nos últimos anos, pesquisadores têm se voltado cada vez mais para técnicas de ciência de dados para auxiliar na solução de problemas em síntese orgânica. p Pesquisadores do laboratório de Abigail Doyle, A. Barton Hepburn, Professor de Química de Princeton, colaborou com o professor de ciência da computação Ryan Adams para desenvolver software de código aberto que fornece um algoritmo de otimização de última geração para uso no trabalho diário, dobrar o que foi aprendido no campo do aprendizado de máquina em química sintética.

p O software adapta os princípios-chave da otimização Bayesiana para permitir sínteses mais rápidas e eficientes de produtos químicos.

p Com base no Teorema de Bayes, uma fórmula matemática para determinar a probabilidade condicional, A otimização bayesiana é uma estratégia amplamente utilizada nas ciências. Definido amplamente, permite que pessoas e computadores usem conhecimento prévio para informar e otimizar decisões futuras.

p Os químicos no laboratório de Doyle, em colaboração com Adams, um professor de ciência da computação, e colegas da Bristol-Myers Squibb, comparou os recursos humanos de tomada de decisão com o pacote de software. Eles descobriram que a ferramenta de otimização resulta em maior eficiência sobre os participantes humanos e menos viés em uma reação de teste. O trabalho deles aparece na edição atual da revista. Natureza .

p "A otimização da reação é onipresente na síntese química, tanto na academia quanto na indústria química, "disse Doyle." Como o espaço químico é tão grande, é impossível para os químicos avaliar experimentalmente a totalidade de um espaço de reação. Queríamos desenvolver e avaliar a otimização Bayesiana como uma ferramenta para a química sintética, devido ao seu sucesso em problemas de otimização relacionados nas ciências. "

p Benjamin Shields, um ex-pós-doutorado no laboratório Doyle e o principal autor do artigo, criou o pacote Python.

p "Eu venho de uma formação em química sintética, Então, eu definitivamente aprecio que os químicos sintéticos são muito bons em lidar com esses problemas por conta própria, "disse Shields." Acho que a verdadeira força da Otimização Bayesiana é que ela nos permite modelar esses problemas de alta dimensão e capturar tendências que talvez não vejamos nos dados, para que possa processar os dados muito melhor.

p "E dois, dentro de um espaço, não será contido pelos preconceitos de um químico humano, " ele adicionou.

p Como funciona

p O software começou como um projeto fora do campo para atender aos requisitos de doutorado de Shields. Doyle e Shield formaram uma equipe sob o Centro de Síntese Assistida por Computador (C-CAS), uma iniciativa da National Science Foundation lançada em cinco universidades para transformar a forma como a síntese de moléculas orgânicas complexas é planejada e executada. Doyle é o investigador principal da C-CAS desde 2019.

p "A otimização da reação pode ser um processo caro e demorado, "disse Adams, que também é diretor do Programa de Estatística e Aprendizado de Máquina. "Essa abordagem não apenas o acelera usando técnicas de ponta, mas também encontra soluções melhores do que os humanos normalmente identificariam. Acho que isso é apenas o começo do que é possível com a otimização bayesiana neste espaço. "

p Os usuários começam definindo um espaço de pesquisa - experimentos plausíveis a serem considerados - como uma lista de catalisadores, reagentes, ligantes, solventes, temperaturas, e concentrações. Uma vez que esse espaço está preparado e o usuário define quantos experimentos executar, o software escolhe as condições experimentais iniciais a serem avaliadas. Em seguida, sugere novos experimentos a serem executados, iterando por meio de um elenco cada vez menor de opções até que a reação seja otimizada.

p "Ao projetar o software, Tentei incluir maneiras de as pessoas injetarem o que sabem sobre uma reação, "disse Shields." Não importa como você usa isso ou o aprendizado de máquina em geral, sempre haverá um caso em que a experiência humana é valiosa. "

p O software e exemplos de seu uso podem ser acessados ​​neste repositório. Os links do GitHub estão disponíveis para o seguinte:software que representa os produtos químicos em avaliação em um formato legível por máquina por meio da teoria do funcional da densidade; software para otimização de reação; e o jogo que coleta a tomada de decisão dos químicos sobre a otimização da reação do teste.

p "Otimização da reação bayesiana como ferramenta para síntese química, "por Benjamin J. Shields, Jason Stevens, Jun Li, Marvin Parasram, Farhan Damani, Jesus I. Martinez Alvarado, Jacob M. Janey, Ryan P. Adams e Abigail G. Doyle, aparece na edição de 3 de fevereiro da revista Natureza .