Intelligenza meccanica per la progettazione di molecole e percorsi di reazione

TSUKUBA, Giappone, 24 maggio 2023 - (ACN Newswire) - Alcuni ricercatori giapponesi hanno sviluppato un processo di apprendimento automatico che progetta contemporaneamente nuove molecole e suggerisce le reazioni chimiche per realizzarle. Il team, presso l’Istituto di matematica statistica (ISM) di Tokyo, ha pubblicato i risultati sulla rivista Science and Technology of Advanced Materials: Methods.

<a id="single_1" href="https://photos.acnnewswire.com/20230523.STAM.jpg" title="Designing the network of bonds linking atoms into molecules and suggesting chemical routes per produrre le molecole ora è possibile farlo simultaneamente.”>

Progettare la rete di legami che collegano gli atomi nelle molecole e suggerire percorsi chimici per creare le molecole ora è possibile farlo simultaneamente.

Molti gruppi di ricerca stanno facendo progressi significativi nell’uso dell’intelligenza artificiale (AI) e dei metodi di apprendimento automatico per progettare strutture molecolari realizzabili con le proprietà desiderate, ma i progressi nella messa in pratica dei concetti di progettazione sono stati lenti. L’ostacolo maggiore sono state le difficoltà tecniche nel trovare reazioni chimiche in grado di realizzare le molecole progettate con efficienze e costi che potrebbero essere praticabili per usi nel mondo reale.

"Il nostro nuovo algoritmo di apprendimento automatico e il sistema software associato possono progettare molecole con qualsiasi proprietà desiderata e suggerire percorsi sintetici per realizzarle da un ampio elenco di composti disponibili in commercio", afferma il matematico statistico Ryo Yoshida, leader del gruppo di ricerca.

Il processo utilizza un approccio statistico chiamato inferenza bayesiana che funziona con un vasto insieme di dati su diverse opzioni per i materiali di partenza e i percorsi di reazione. I possibili materiali di partenza sono tutte combinazioni dei milioni di composti che possono essere facilmente acquistati. L'algoritmo informatico valuta l'enorme gamma di reazioni e reti di reazioni possibili per scoprire un percorso sintetico verso un composto con le proprietà a cui è stato incaricato di mirare. I chimici esperti possono quindi rivedere i risultati per testare e perfezionare ciò che propone l’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale dà suggerimenti mentre gli umani decidono quale è la migliore.

“In un caso di studio per la progettazione di molecole simili a farmaci, il metodo ha mostrato prestazioni eccezionali”, afferma Yoshida. Ha inoltre progettato percorsi verso molecole lubrificanti utili a livello industriale.

«Ci ​​auguriamo che il nostro lavoro acceleri il processo di scoperta basata sui dati di un’ampia gamma di nuovi materiali», conclude Yoshida. A sostegno di questo obiettivo, il team ISM ha reso disponibile a tutti i ricercatori sul sito web GitHub il software che implementa il proprio sistema di apprendimento automatico.

Il successo attuale si è concentrato solo sulla progettazione di piccole molecole. Il team ora prevede di studiare l’adattamento della procedura per progettare polimeri. Molti dei composti industriali e biologici più importanti sono polimeri, ma si è rivelato difficile realizzare nuove versioni proposte dall’apprendimento automatico a causa delle difficoltà nel trovare reazioni per costruire i progetti. Le opzioni di scoperta simultanea di progettazione e reazione offerte da questa nuova tecnologia potrebbero superare questa barriera.

Ulteriori informazioni
Ryō Yoshida
L'Istituto di Matematica Statistica
E-mail: yoshidar@ism.ac.jp

Carta di stampa: https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2204994

Informazioni su scienza e tecnologia dei materiali avanzati: metodi (STAM-M)

STAM Methods è una rivista gemella ad accesso aperto di Science and Technology of Advanced Materials (STAM) e si concentra su metodi e strumenti emergenti per migliorare e/o accelerare gli sviluppi dei materiali, come metodologia, apparato, strumentazione, modellazione, dati high-through put raccolta, informatica di materiali/processi, database e programmazione. https://www.tandfonline.com/STAM-M

Il dottor Yasufumi Nakamichi
Direttore della pubblicazione STAM
E-mail: NAKAMICHI.Yasufumi@nims.go.jp

Comunicato stampa distribuito da Asia Research News for Science and Technology of Advanced Materials.

Argomento: riepilogo del comunicato stampa
Fonte: Scienza e tecnologia dei materiali avanzati
Settori: Scienza e nanotecnologie
https://www.acnnewswire.com

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• Fonte: https://www.acnnewswire.com/press-release/english/84111/