Ter a ferramenta certa para o trabalho torna o trabalho muito mais fácil, menos caro e mais rápido. Pesquisadores de engenharia química desenvolveram agora um laboratório virtual que pode ser usado para determinar as ferramentas de inteligência artificial (IA) mais adequadas para lidar com vários desafios de síntese química em sistemas de química de fluxo.

"Os sistemas autônomos têm um enorme potencial para acelerar a P&D e a fabricação de produtos químicos, mas eles ainda não estão em uso generalizado, "diz Milad Abolhasani, autor correspondente de um artigo sobre o trabalho e professor assistente de engenharia química na North Carolina State University. "Esses sistemas enfrentam dois tipos de desafios:encontrar ou desenvolver o hardware certo para síntese automatizada reproduzível; e encontrar ou desenvolver o cérebro direito, 'ou algoritmo de tomada de decisão guiada por IA, para determinar com eficiência a melhor maneira de sintetizar o material desejado. Minha equipe se concentrou nos desafios de hardware com nosso projeto de Químico Artificial. O trabalho que estamos publicando agora está focado em lidar com os desafios da tomada de decisão autônoma. "

O trabalho de Abolhasani deriva de sua observação de que:A) existem diversas ferramentas de IA disponíveis; B) nem sempre está claro qual ferramenta é mais adequada para qualquer problema de síntese de material; e C) qualquer ferramenta selecionada, ele sempre precisará ser ajustado com base no problema de química.

"Recentemente, tem havido um interesse crescente no uso de programas de IA de prateleira para modelagem e otimização de reações químicas, "Abolhasani diz." Mas essas técnicas de IA de prateleira não são de tamanho único - nem todas são igualmente boas para resolver qualquer problema de síntese de material que você queira abordar.

"Em última análise, Queremos encontrar a melhor arquitetura de modelo de IA para determinar a melhor formulação de material que fornece as propriedades desejadas que você está procurando. Não apenas identificando o melhor material, mas a melhor maneira de produzir esse material para que tenha a melhor combinação possível de características. E a melhor arquitetura de modelo de IA vai variar dependendo do material e da complexidade do desafio. "

Portanto, Abolhasani e seus colaboradores adotaram uma abordagem orientada à IA para encontrar a melhor ferramenta de IA para cada problema de síntese de material.

"Seria impossível fazer os milhões de experimentos necessários para determinar quais ferramentas de IA fazem o melhor trabalho para lidar com diferentes tipos de problemas de síntese de material, "Abolhasani diz." Então, queríamos um modelo que simulasse uma plataforma experimental microfluídica do mundo real para executar efetivamente aqueles milhões de experimentos para nós. "

Os pesquisadores executaram 1, 000 experimentos usando sua plataforma automatizada de químico artificial e usados ​​esses pontos de dados experimentais para treinar a plataforma experimental virtual.

Para o trabalho relatado no novo jornal, o laboratório virtual simulou mais de 600, 000 experimentos, avaliando mais de 150 estratégias de tomada de decisão guiadas por IA. Se esses experimentos fossem executados no mundo real, mesmo usando sistemas automatizados e volumes de microescala de material, os experimentos teriam levado 7,5 anos de operação robótica contínua e 400 litros de reagentes. A equipe de Abolhasani fez isso em cerca de um mês.

"Treinamos com eficácia nosso laboratório virtual para escolher as melhores ferramentas de IA para cada desafio de síntese de material, "Abolhasani diz." E essas ferramentas tornam-se mais eficientes cada vez que as usamos, ajudando-nos a resolver desafios cada vez mais complexos em química e engenharia química. Em última análise, Acreditamos que essas ferramentas baseadas em IA serão capazes de operar com rapidez suficiente para ajustar as operações conforme necessário em tempo real. "

O papel, "Desenvolvimento acelerado de IA para síntese autônoma de materiais em fluxo, "é publicado na revista Ciência Química .