Explorando como a convergência entre automação e IA remodela a pesquisa em química orgânica
Os dados produzidos por sistemas robóticos avançados que empregam métodos de alto rendimento são processados usando modelos de inteligência artificial para tomada de decisões. Este conjunto de dados passa por processos de descoberta de conhecimento (linha verde) e incorporação (linha azul), possibilitando o enriquecimento do entendimento da IA. Posteriormente, o modelo de IA passa por atualizações iterativas, formando um ciclo de feedback contínuo que melhora seu desempenho e capacidade de tomada de decisão. Crédito:Science China Press Recentemente, o National Science Open A revista publicou online um artigo de revisão liderado pelo Professor Fanyang Mo (Escola de Ciência e Engenharia de Materiais, Universidade de Pequim) e pelo Professor Yuntian Chen (Instituto Oriental de Tecnologia, Ningbo).
A equipe de pesquisa propôs uma mudança significativa em direção à automação e inteligência artificial (IA) na química orgânica na última década. Além disso, eles introduziram um conceito inovador:o desenvolvimento de um assistente de pesquisa química de IA generativo e autoevolutivo.
O panorama da pesquisa em química orgânica passou por profundas mudanças. Dados, poder computacional e algoritmos sofisticados constituem os pilares fundamentais da pesquisa científica orientada pela IA. Nos últimos anos, os rápidos avanços na tecnologia da computação, juntamente com o aprimoramento iterativo dos algoritmos, iniciaram uma série de mudanças de paradigma no domínio científico. Isso levou a uma revisão completa das metodologias de pesquisa convencionais.
A química orgânica, inerentemente predisposta à criação de novas substâncias, está numa posição única para prosperar nesta era de inovação inteligente. Os cientistas de todo o mundo estão agora a convergir nos seus esforços para explorar e aproveitar as capacidades da inteligência artificial na química, desencadeando assim o movimento da “química da inteligência artificial”. (A) Avaliação das diversas contribuições do grupo de pesquisa em aplicações de IA para química orgânica. Visualização através de mapas de nuvens de palavras de (B) grupos de pesquisa e (C) institutos, juntamente com (D) distribuição geográfica. Crédito:Science China Press O âmbito acadêmico está atualmente na vanguarda de um renascimento da pesquisa neste domínio. O futuro é muito promissor para a aplicação de técnicas de incorporação e descoberta de conhecimento no aprendizado de máquina científico. Esta abordagem inovadora foi projetada para reduzir a lacuna entre os modelos preditivos existentes e as plataformas experimentais automatizadas, facilitando assim o desenvolvimento de assistentes de pesquisa química de IA autoevolutivos.
No campo da química orgânica, o conceito de descoberta de conhecimento através da aprendizagem científica de máquinas está a abrir novas possibilidades. No centro desta disciplina está a compreensão dos mecanismos de reação, que muitas vezes envolvem redes complexas de intermediários, estados de transição e reações simultâneas.
As abordagens tradicionais para decifrar esses mecanismos dependem de estudos cinéticos e marcação de isótopos. No entanto, a fusão da matemática simbólica com a IA está preparada para lançar uma nova luz sobre estes caminhos intrincados, transformando potencialmente tanto a compreensão como o ensino das reações químicas orgânicas.
Além disso, o aspecto da incorporação do conhecimento tem uma importância significativa do ponto de vista do químico orgânico. A química orgânica está repleta de regras heurísticas, que vão desde as regras de Markovnikov para adição eletrofílica até as regras de Baldwin para fechamento de anéis.
A incorporação destes princípios estabelecidos em modelos de IA garantiria que as suas previsões não fossem apenas baseadas em dados, mas também ressoassem na compreensão intuitiva dos químicos. Essa integração produziria insights mais profundos e mais alinhados com as perspectivas diferenciadas da química orgânica.
Mais informações: Chengchun Liu et al, Transformando paradigmas de pesquisa em química orgânica:passando dos esforços manuais para a interseção da automação e da inteligência artificial, National Science Open (2023). DOI:10.1360/nso/20230037 Fornecido pela Science China Press
