Quando i ricercatori fanno una nuova scoperta, tendono a pubblicare solo i risultati dei loro esperimenti di successo. Ma altrettanto istruttivi sono tutti gli esperimenti che non hanno funzionato:le prove fallite e le ipotesi errate, che può offrire informazioni importanti. Un team di chimici dell'EPFL ha sviluppato una metodologia per raccogliere queste lezioni e, in modo cruciale, condividerli con altri ricercatori.

Raramente una nuova scoperta è il risultato di un esperimento riuscito. Piuttosto, di solito nasce da un lungo processo di tentativi ed errori, combinato con una sana dose di intuizione che gli scienziati hanno affinato nel corso degli anni. Ma condividere le conoscenze sui tentativi falliti potrebbe rendere la ricerca più facile per tutti, soprattutto nel campo della sintesi chimica. Questo è ciò che un team di chimici del Laboratorio di simulazione molecolare (LSMO) dell'EPFL ha recentemente mostrato in un articolo apparso su Comunicazioni sulla natura

LSMO, con sede a Sion, è specializzata nella sintesi e simulazione di strutture metallo-organiche (MOF), un tipo speciale di composto scoperto circa 20 anni fa. I MOF sono costituiti da ioni metallici collegati da molecole organiche per formare cristalli 3-D. Poiché le loro molecole possono essere combinate in un numero quasi infinito di modi, I MOF offrono opportunità promettenti in un'ampia gamma di applicazioni. I chimici di LSMO stanno studiando MOF in grado di assorbire CO2 per sviluppare un sistema per rimuovere questo potente gas serra dall'atmosfera.

Il problema è che lo sviluppo di nuovi MOF richiede un'enorme quantità di tempo ed energia. Questo tipo di sintesi chimica implica l'ottimizzazione di molte variabili diverse:composizione del solvente, temperatura, e tempo di reazione, per citarne solo alcuni. E più variabili ci sono, maggiore è il numero di combinazioni possibili; i ricercatori possono facilmente trovarsi con milioni di esperimenti da eseguire per ottenere un solo MOF. Cosa c'è di più, i legami chimici e i processi di assemblaggio alla base della formazione dei MOF non sono ancora completamente compresi, il che significa che non ci sono ancora principi di base che i chimici possono seguire. Essenzialmente devono ricominciare da zero ogni volta.

10 miliardi di giorni

"Ecco dove entra in gioco l'intuizione, "dice Berend Smit, capo dell'LSMO. "Con la nostra ricerca, volevamo sfruttare la tecnologia di apprendimento automatico per sviluppare un metodo sistematico per quantificare le lezioni apprese dall'esperienza precedente."

Il suo team ha preso come esempio un MOF ben noto agli scienziati:HKUST-1. La sua struttura cristallina può variare a seconda del gruppo chimico utilizzato per sintetizzarlo. Per misurare quanto l'intuizione svolga un ruolo nella sintesi del giusto tipo di materiale, i chimici LSMO hanno utilizzato per la prima volta un metodo che non si basa affatto sull'intuizione:un sintetizzatore robotico ad alte prestazioni. Il loro sintetizzatore ha elaborato non meno di nove diverse variabili per decodificare il processo e compilare tutti i possibili esperimenti di sintesi falliti per una molecola HKUST-1.

"Il nostro robot è in grado di eseguire circa 30 reazioni chimiche al giorno. Ma anche con un rendimento così elevato, ci vorrebbero ancora quasi dieci miliardi di giorni per eseguire tutte le possibili combinazioni di reazioni. Quindi i ricercatori che lavorano in condizioni normali, ovvero senza un robot – bisogna chiaramente affidarsi all'intuizione per escludere un vasto numero di possibili combinazioni e concentrarsi su quelle più promettenti, "dice Kyriakos Stylianou, capo della sintesi chimica presso LSMO.

In altre parole, che se ne rendano conto o no, i ricercatori che effettuano diversi esperimenti – con successo e non – hanno un'idea di cosa funzionerà e cosa no. Questa "sensazione istintiva" dice loro quali variabili potrebbero avere la maggiore influenza sull'esito di una reazione chimica. Per esempio, se uno scienziato scopre che cambiando la temperatura di reazione si alterano i risultati del suo esperimento, anche leggermente, allora sarà più probabile che si concentri sulla variabile temperatura.

Convincere la comunità scientifica

Il metodo di apprendimento automatico sviluppato da LSMO ha consentito ai chimici non solo di quantificare l'intuizione dei ricercatori, ma anche programmare il loro robot per eseguire le reazioni di sintesi in modo più efficiente. Questo è importante perché intorno a 1, 000 nuovi MOF vengono sviluppati ogni anno, e dietro ognuno si trovano da 10 a 100 tentativi falliti. Questi errori contengono informazioni importanti e potenzialmente utili per ulteriori ricerche da parte di chiunque lavori nello stesso campo. Grazie al metodo sviluppato presso LSMO, nonché la piattaforma messa a disposizione nell'ambito del programma NCCR MARVEL della Svizzera, le lezioni apprese possono essere raccolte e condivise.

"Ora dobbiamo convincere gli scienziati ad aprirsi e parlare dei loro esperimenti falliti. Se siamo in grado di farlo, possiamo cambiare radicalmente il modo in cui viene eseguita la ricerca chimica, "dice Smit.