Um dos objetivos fundamentais e compartilhados da maioria dos pesquisadores de química é a necessidade de prever as propriedades de uma molécula, como seu ponto de ebulição ou fusão. Depois que os pesquisadores podem identificar essa previsão, eles podem avançar com seu trabalho produzindo descobertas que levam a medicamentos, materiais e muito mais. Historicamente, no entanto, os métodos tradicionais de revelar essas previsões estão associados a um custo significativo – gastando tempo e desgaste em equipamentos, além de fundos.
Digite um ramo da inteligência synthetic conhecida como Machine Studying (ML). O ML diminuiu o ônus da previsão da propriedade da molécula em um grau, mas as ferramentas avançadas que mais efetivamente aceleram o processo – aprendendo com os dados existentes para fazer previsões rápidas para novas moléculas – exigem que o usuário tenha um nível significativo de experiência em programação. Isso cria uma barreira de acessibilidade para muitos químicos, que podem não ter a proficiência computacional significativa necessária para navegar no pipeline de previsão.
Para aliviar esse desafio, pesquisadores no McGuire Analysis Group no MIT criaram Chemxploremlum aplicativo de desktop amigável que ajuda os químicos a fazer essas previsões críticas sem exigir habilidades avançadas de programação. Disponível gratuitamente, fácil de baixar e funcional nas plataformas convencionais, este aplicativo também é criado para operar totalmente offline, o que ajuda a manter os dados de pesquisa proprietários. A nova e emocionante tecnologia é descrita em um artigo publicado recentemente no Journal of Chemical Data and Modeling.
Um obstáculo específico no aprendizado de máquina química está traduzindo estruturas moleculares em uma linguagem numérica que os computadores podem entender. O Chemxploreml automatiza esse processo complexo com poderosos “incorporadores moleculares” que transformam estruturas químicas em vetores numéricos informativos. Em seguida, o software program implementa algoritmos de última geração para identificar padrões e prever com precisão propriedades moleculares como pontos de ebulição e fusão, por toda a interface gráfica intuitiva e interativa.
“O objetivo do Chemxploreml é democratizar o uso do aprendizado de máquina nas ciências químicas”, diz Aravindh Nivas Marimuthu, um pós -doutorado no grupo McGuire e principal autor do artigo. “Ao criar um aplicativo de desktop intuitivo, poderoso e com capacidade offline, estamos colocando a modelagem preditiva de ponta diretamente nas mãos de químicos, independentemente de seu plano de fundo de programação. Este trabalho não apenas acelera a busca por novos medicamentos e materiais, tornando o processo de triagem mais rápido e mais alto, mas também o seu design flexível também opensa portores e materiais.
O Chemxploreml foi projetado para evoluir ao longo do tempo; portanto, à medida que as técnicas e algoritmos futuros são desenvolvidos, eles podem ser perfeitamente integrados ao aplicativo, garantindo que os pesquisadores sempre possam acessar e implementar os métodos mais atualizados. A aplicação foi testada em cinco propriedades moleculares importantes de compostos orgânicos – ponto de fusão, ponto de ebulição, pressão de vapor, temperatura crítica e pressão crítica – e alcançou altos escores de precisão de até 93 % para a temperatura crítica. Os pesquisadores também demonstraram que um novo método mais compacto de representar moléculas (Vicgae) period quase tão preciso quanto os métodos padrão, como o MOL2VEC, mas foi até 10 vezes mais rápido.
“Prevemos um futuro em que qualquer pesquisador possa personalizar e aplicar facilmente o aprendizado de máquina para resolver desafios únicos, desde o desenvolvimento de materiais sustentáveis até a exploração da química complexa do espaço interestelar”, diz Marimuthu. Juntando -se a ele no artigo está autor sênior e turma de 1943, Professor Assistente de Química de Química Brett McGuire.