Inteligencia artificial para la síntesis química
La creación de inteligencia artificial para la síntesis química es un logro revolucionario con profundas implicaciones para la ciencia y la industria. Aprovechando la IA, los investigadores pueden agilizar el proceso de descubrimiento de nuevas moléculas, acelerando el desarrollo de fármacos, la ciencia de materiales y otras áreas.
Esta tecnología promete aumentar la eficiencia, reducir los costes y abrir nuevas posibilidades a la química.
Desde siempre, la automatización de la química, con sus complejos procedimientos e inmensas posibilidades de avance, ha supuesto todo un reto. Afortunadamente, las herramientas informáticas tradicionales suelen estar infrautilizadas debido a su complejidad y a los conocimientos especializados necesarios para manejarlas.
Investigadores dirigidos por Philippe Schwaller en la EPFL han presentado ChemCrow, un sistema de IA que integra 18 herramientas expertas para revolucionar la investigación química. El proyecto, publicado en Nature Machine Intelligence, se inspira en los cuervos, conocidos por su habilidad en el uso de herramientas.
El equipo de desarrollo de ChemCrow
Por otra parte, desarrollado por los estudiantes de doctorado Andres Bran y Oliver Schilter de EPFL y NCCR Catalysis, en colaboración con Sam Cox y el profesor Andrew White de FutureHouse y la Universidad de Rochester, ChemCrow utiliza un gran modelo de lenguaje (LLM) como GPT-4, mejorado por LangChain para la integración de herramientas, para acometer de forma independiente tareas de síntesis química.
Mediante la integración de varias herramientas de software, entre ellas WebSearch y LitSearch para la recuperación de información y el análisis molecular, ChemCrow planifica y ejecuta de forma autónoma síntesis químicas, ayudando en la creación de repelentes de insectos, organocatalizadores y el descubrimiento de nuevos cromóforos cruciales para las industrias de tintes y pigmentos.
Características únicas de ChemCrow
Sin embargo, ChemCrow destaca por su capacidad de aplicar el razonamiento estructurado a las tareas químicas, como un experto humano con acceso a calculadoras y bases de datos. Según Andrés Camilo Marulanda Bran, autor principal del estudio, el sistema mejora la eficiencia y la precisión, minimizando los errores.
Cuando se le pide, ChemCrow elabora una estrategia para la tarea, selecciona las herramientas pertinentes y ajusta su enfoque en función de los resultados, garantizando un proceso práctico paso a paso.
Este método sistemático garantiza que ChemCrow no sólo sea teóricamente sólido, sino también aplicable en entornos de laboratorio del mundo real.
Democratizando el acceso a intrincados procesos químicos, ChemCrow reduce las barreras para los no expertos al tiempo que amplía el conjunto de herramientas para los químicos experimentados.
Como conclusión, este avance puede agilizar la investigación y el desarrollo en la industria farmacéutica, la ciencia de materiales y otros campos, agilizando los procesos y mejorando la seguridad.
Read the original article on: Phys Org
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