A Inteligência artificial e suas possibilidades no mundo da química.
A inteligência artificial (IA) é uma área da ciência da computação que visa criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, tomada de decisão e aprendizado. Uma das aplicações mais promissoras da IA é na área da química, onde ela pode auxiliar na descoberta de novas moléculas, na otimização de reações, na previsão de propriedades e na simulação de sistemas complexos.
Neste post, vamos apresentar algumas das últimas novidades sobre o uso da IA na química, destacando os avanços e os desafios dessa interdisciplinaridade. A seguir, veremos alguns exemplos de como a IA pode contribuir para a química em diferentes aspectos:
- Descoberta de novas moléculas: A IA pode ajudar a acelerar o processo de descoberta de novas moléculas com potencial terapêutico, agrícola, industrial ou ambiental. Por meio de técnicas de geração e otimização de estruturas moleculares, a IA pode explorar o vasto espaço químico e sugerir candidatos promissores para síntese e teste. Um exemplo recente é o trabalho da DeepMind, que desenvolveu um modelo chamado AlphaFold 2 capaz de prever a estrutura tridimensional de proteínas com alta precisão, o que pode facilitar o desenvolvimento de novos fármacos e biocatalisadores [1].
- Otimização de reações: A IA pode auxiliar a encontrar as melhores condições para realizar uma reação química, considerando fatores como temperatura, pressão, catalisador, solvente e tempo. Por meio de técnicas de planejamento e otimização de experimentos, a IA pode sugerir os parâmetros mais adequados para maximizar o rendimento ou a seletividade de uma reação. Um exemplo recente é o trabalho da IBM Research, que desenvolveu um sistema chamado RoboRXN capaz de planejar e executar reações orgânicas de forma automatizada, usando um robô equipado com um braço mecânico e um espectrômetro [2].
- Previsão de propriedades: A IA pode fazer estimativas das propriedades físicas, químicas ou biológicas de uma molécula ou material, sem a necessidade de medições experimentais ou cálculos teóricos. Por meio de técnicas de aprendizado supervisionado ou não supervisionado, a IA pode extrair informações relevantes a partir da estrutura ou da composição de uma amostra e inferir as propriedades desejadas. Um exemplo recente é o trabalho da Google Research, que desenvolveu um modelo chamado Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction capaz de prever propriedades como solubilidade, toxicidade e atividade biológica a partir da representação gráfica das moléculas [3].
- Simulação de sistemas complexos: A IA pode ajudar a simular o comportamento dinâmico de sistemas químicos complexos, como reatores, células ou materiais. Por meio de técnicas de modelagem e simulação computacional, a IA pode reproduzir os fenômenos físicos e químicos que ocorrem em diferentes escalas espaciais e temporais. Um exemplo recente é o trabalho da OpenAI, que desenvolveu um modelo chamado Neural MMO capaz de simular um ecossistema virtual com milhares de agentes inteligentes que interagem entre si e com o ambiente [4].
Como vimos, a IA tem um grande potencial para revolucionar a química em diversos aspectos. No entanto, ainda há muitos desafios a serem superados, como a integração entre dados experimentais e teóricos, a interpretação dos resultados gerados pela IA e a validação dos modelos em cenários reais. Além disso, é preciso considerar os aspectos éticos e sociais do uso da IA na química, como a proteção da propriedade intelectual, a responsabilidade pelos erros ou danos causados pela IA e o impacto na formação e no mercado de trabalho dos químicos. Esses são temas que merecem uma reflexão e um debate aprofundados, envolvendo não só os pesquisadores e profissionais da área, mas também a sociedade em geral.
Referências bibliográficas:
[1] Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature 596, 583–589 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2
[2] Schwaller, P., Laino, T., Gaudin, T. et al. RoboRXN: towards autonomous synthesis of small molecules using robotic flow chemistry. Commun Chem 4, 131 (2021). https://doi.org/10.1038/s42004-021-00555-9
[3] Wu, Z., Ramsundar, B., Feinberg, E.N. et al. MoleculeNet: a benchmark for molecular machine learning. Chem Sci 9, 513–530 (2018). https://doi.org/10.1039/C7SC02664A
[4] Sukhbaatar, S., Kostrikov, I., Szlam, A. et al. Neural MMO: A Massively Multiagent Game Environment for Training and Evaluating Intelligent Agents. arXiv:1903.00784 [cs.AI] (2019). https://arxiv.org/abs/1903.00784
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