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Intelligenza artificiale al servizio della chimica organica

Nel 2005 Raymond Kurzweil nel libro “The singularity is near” presentò una teoria secondo cui una prossima singolarità tecnologica sarebbe arrivata con lo sviluppo di intelligenza artificiale, anche se nello scriverlo non pesava direttamente alla chimica.

Il fatto è che in maniera estremamente veloce, stiamo assistendo a un’applicazione trasversale di tecnologie di intelligenza artificiale nella vita quotidiana di tutti noi.

Siamo ancora agli albori e la maggior parte di queste tecnologie finiscono con l’effettuare dei compiti in cui è richiesta solo una elaborazione di un grande quantitativo di dati, senza nessuna pretesa di dimostrare intraprendenza e creatività: due caratteristiche tipiche della mente umana.

La chimica, e nello specifico la chimica organica di sintesi, è una di quelle discipline che, a causa della loro complessità, si evolvono sfruttando quasi interamente l’intuizione di persone che dedicano la propria esistenza alla lettura e all’analisi della grande mole di dati raccolti da 200 anni a questa parte.

L’elaborazione dell’informazione culmina nel processo creativo, realizzando scoperte nel campo delle reazioni di sintesi che hanno un grandissimo impatto economico e sociale. Questo processo creativo è sempre stato considerato un dominio irraggiungibile dall’intelligenza artificiale, almeno fino a poco tempo fa.

Chi è l’autore

Teodoro Laino è Technical leader for Molecular  Simulation, RSMZurich Research Laboratory, a Zurigo, Svizzera. Ha conseguito la laurea in chimica teorica nel 2001 (Università di Pisa e Scuola Normale Superiore di Pisa) e il dottorato nel 2006 in chimica computazionale presso la Scuola Normale Superiore di Pisa. Dal 2006 al 2008 ha lavorato come ricercatore post-dottorato nel gruppo di ricerca del Prof. Dr. Jürg Hutter dell’Università di Zurigo, dove ha sviluppato algoritmi per le simulazioni ab initio e di dinamica molecolare classica. Dal 2008 è nel dipartimento di Informatica Cognitiva e Soluzioni per l’Industria di IBM Research a Zurigo

Negli ultimi due anni abbiamo assistito a un discreto numero di applicazioni dell’Intelligenza artificiale per aiutare il chimico organico con programmi che usano l’intelligenza artificiale per segnalare percorsi di sintesi efficienti e innovativi.

A fine marzo di quest’anno è stato presentato un lavoro che usa reti neurali ad apprendimento profondo per elaborare 12,4 milioni di reazioni di chimica organica.

Ciò consente di prevedere le reazioni chimiche che possono essere utilizzate in ogni singolo passaggio durante un problema di sintesi multi-step, in quello che viene considerato un vero e proprio lavoro di retrosintesi guidato da un algoritmo di Intelligenza artificiale.

Sfruttando l’analogia che esiste tra il linguaggio della chimica organica e il linguaggio naturale (come l’italiano, l’inglese, il russo o il cinese), alla fine del 2017 è stato dimostrato che è possibile costruire delle reti neurali, in tutto e per tutto simili a quelle utilizzate da popolari strumenti di traduzioni tra lingue diverse, per imparare il linguaggio della chimica organica e prevedere il risultato di reazioni di sintesi mai effettuate da esseri umani.

Queste reti neurali vengono allenate utilizzando i 200 anni di nozioni accumulate nel campo della chimica organica di sintesi.

Così facendo il modello matematico riesce ad apprendere gli schemi generali delle reazioni chimiche, mettendo in evidenza le possibili analogie e i fattori che sono alla base della riuscita (o no) di una reazione chimica, potendo poi applicare queste stesse nozioni ad eventi mai visti.

Assieme alla predizione, il modello genera anche un indice di confidenza e una serie di informazioni che permettono di interpretare la stessa predizione, con un’accuratezza delle previsioni che supera l’81%.

I programmi per computer che aiutano il chimico organico di sintesi non sono una novità. Ma questo approccio è diverso perché il modello impara dai soli dati utilizzati durante la fase di allenamento e non ha bisogno degli esseri umani per inserire regole generate da esperti del settore.

Questa tecnologia sfrutta le capacità dell’Intelligenza artificiale di elaborare una grande mole di dati all’interno di uno specifico contesto linguistico (chimica organica), di assorbire concetti ed elaborare nuova conoscenza, mettendosi al pari della creatività umana in un contesto ben preciso.

Un assistente virtuale per la chimica industriale

Il ruolo dell’Intelligenza artificiale nell’ambito industriale sarà quello di essere al servizio dei chimici organici come una sorta di assistente virtuale con una conoscenza incredibilmente vasta, spingendosi fino al limite di suggerire nuove opzioni.

Tutto ciò con enormi vantaggio in termini di velocità ed efficienza nei progetti di scoperta di farmaci, oltre alla riduzione dei costi.

Siamo forse ancora lontani dalla prossima singolarità tecnologica, ma di certo, questi modelli matematici rappresentano per le macchine la cosa più simile a ciò che l’intelletto ha rappresentato per l’evoluzione del genere umano

Il modello di intelligenza artificiale per la predizione di reazioni di chimica organica sarà messo gratuitamente a disposizione di tutti coloro che hanno voglia di sperimentare le capacità di questi sistemi.

Per approfondire la conoscenza cliccare qui.

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