D. Tyler McQuade, dottorato di ricerca, professore al College of Engineering della Virginia Commonwealth University, è il ricercatore principale di un progetto multiuniversitario che cerca di utilizzare l'intelligenza artificiale per aiutare gli scienziati a trovare la molecola perfetta per qualsiasi cosa, da uno shampoo migliore ai rivestimenti su microchip avanzati.

Il progetto è uno dei primi negli Stati Uniti ad essere selezionato per $ 994, 433 in finanziamento nell'ambito di un nuovo progetto pilota della National Science Foundation chiamato Convergence Accelerator (C-Accel). McQuade e i suoi collaboratori presenteranno il loro prototipo a marzo 2020 in un'offerta per ulteriori finanziamenti fino a $ 5 milioni in cinque anni.

Adam Luxon, un dottorato di ricerca studente del Dipartimento di Ingegneria Chimica e delle Scienze della Vita che è stato coinvolto fin dall'inizio, lo ha spiegato in questo modo:"Vogliamo essenzialmente creare l'Alexa della chimica".

Proprio come Amazon, Google e Netflix utilizzano algoritmi di dati per suggerire previsioni personalizzate, il team prevede di costruire una rete aperta in grado di combinare e aiutare gli utenti a dare un senso ai dati delle scienze molecolari estratti da una serie di fonti, tra cui il mondo accademico, industria e governo.

L'idea è in linea con l'obiettivo del progetto Big Ideas di NSF, "Sfruttare la rivoluzione dei dati, " per coinvolgere la comunità di ricerca nello sviluppo di un'infrastruttura informatica avanzata per accelerare la ricerca ad alta intensità di dati.

Il team riflette le competenze in diverse specialità. Lavorando con McQuade sono James K. Ferri, dottorato di ricerca, professore nel Dipartimento VCU di Ingegneria Chimica e delle Scienze della Vita; Carol A. Parrocchia, dottorato di ricerca, professore di chimica e cattedra Floyd D. e Elisabeth S. Gottwald nel Dipartimento di Chimica dell'Università di Richmond; e Adrian E. Roitberg, dottorato di ricerca, professore presso il Dipartimento di Chimica dell'Università della Florida. Coinvolte anche due aziende:Two Six Labs, con sede ad Arlington, Virginia, e Fathom Information Design, con sede a Boston.

Attualmente, non esiste una rete condivisa o un portale centrale in cui scienziati e ingegneri molecolari possano sfruttare l'intelligenza artificiale e gli strumenti di data science per costruire modelli a supporto delle loro esigenze. E mentre gli scienziati sono stati in grado di descrivere quali elementi compongono una molecola, come sono disposti gli atomi e le proprietà della molecola (come il suo punto di fusione), non esiste un modo standard per rappresentare o prevedere le prestazioni molecolari.

Il team mira a colmare queste lacune avanzando il concetto di "impronta molecolare". I collaboratori creeranno un nuovo sistema che rappresenta le molecole combinando il disegno al tratto, geometria e calcoli di chimica quantistica in un unico, formato macchinabile.

Svilupperanno una piattaforma centrale per la raccolta dei dati, creando queste impronte molecolari e sviluppando algoritmi per estrarre i dati, e svilupperà strumenti di apprendimento automatico per creare modelli di previsione delle prestazioni.

"La capacità di calcolare le proprietà molecolari utilizzando tecniche computazionali, e per collegare questi dati con misurazioni sperimentali, genererà banche dati che produrranno i risultati più completi nelle scienze molecolari, " disse Parrocchia.

"Ci sono molti laboratori nel mondo che lavorano in questo spazio; tuttavia, sono poche le strutture organizzative disponibili che incoraggiano la condivisione aperta di questi dati a beneficio della comunità e del bene comune, Parrocchia ha aggiunto. “Cerchiamo di collaborare con altri per fornire questa struttura; una rete di conoscenza aperta o un repository in cui gli scienziati possono depositare i loro dati sperimentali e computazionali a livello molecolare in cambio di strumenti intuitivi per aiutare a gestire e interrogare i dati."

La risposta iniziale alla loro idea è stata forte da parte di potenziali partner. Ferri e gli altri hanno già raccolto più di una dozzina di lettere da importanti aziende come Dow e Merck che esprimono interesse a partecipare.

McQuade ha detto che gli ingegneri chimici nelle principali industrie, compresi i prodotti di consumo e i produttori di petrolio e gas, dedicare molti sforzi eseguendo esperimenti per determinare la molecola che vogliono usare, come trovare il miglior additivo per shampoo che non faccia piangere i bambini.

"La capacità di progettare le proprietà che desideri è ancora più arte che scienza, " Egli ha detto.

Il team prevede inoltre di sviluppare un toolkit per l'elaborazione e la visualizzazione dei dati.

Roitberg, i cui focus di ricerca includono la visualizzazione avanzata, detto questo potrebbe assumere la forma di un regno di realtà virtuale in cui un utente potrebbe trovare materiali solubili in acqua ma non in olio, ad esempio, e quindi essere in grado di cercare materiali simili nelle vicinanze.

"Prevediamo una piattaforma molto interattiva in cui l'utente può esplorare le relazioni tra i dati e le proprietà dei materiali desiderate, " Egli ha detto.