Recentemente, National Science Open la rivista ha pubblicato online un articolo di revisione condotto dal professor Fanyang Mo (Scuola di scienza e ingegneria dei materiali, Università di Pechino) e dal professor Yuntian Chen (Istituto orientale di tecnologia, Ningbo).
Il gruppo di ricerca ha proposto un cambiamento significativo verso l’automazione e l’intelligenza artificiale (AI) nella chimica organica negli ultimi dieci anni. Inoltre, hanno introdotto un concetto innovativo:lo sviluppo di un assistente di ricerca chimica basato sull'intelligenza artificiale generativa e autoevolutiva.
Il panorama della ricerca in chimica organica ha subito profondi cambiamenti. Dati, potenza di calcolo e algoritmi sofisticati costituiscono i pilastri fondamentali della ricerca scientifica basata sull’intelligenza artificiale. Negli ultimi anni, i rapidi progressi nella tecnologia informatica, insieme al miglioramento iterativo degli algoritmi, hanno avviato una serie di cambiamenti di paradigma nel dominio scientifico. Ciò ha portato a una revisione completa delle metodologie di ricerca convenzionali.
La chimica organica, intrinsecamente predisposta alla creazione di nuove sostanze, è in una posizione unica per prosperare in quest’era di innovazione intelligente. Gli scienziati di tutto il mondo stanno ora convergendo nei loro sforzi per esplorare e sfruttare le capacità dell'intelligenza artificiale in chimica, dando così vita al movimento della "chimica dell'intelligenza artificiale".
Il mondo accademico è attualmente in prima linea nella rinascita della ricerca in questo settore. Il futuro è molto promettente per l’applicazione delle tecniche di inclusione della conoscenza e di scoperta della conoscenza nell’apprendimento automatico scientifico. Questo approccio innovativo è progettato per ridurre il divario tra i modelli predittivi esistenti e le piattaforme sperimentali automatizzate, facilitando così lo sviluppo di assistenti di ricerca chimica IA autoevolutivi.
Nel campo della chimica organica, il concetto di scoperta della conoscenza attraverso l’apprendimento automatico scientifico sta aprendo nuove possibilità. Al centro di questa disciplina c'è la comprensione dei meccanismi di reazione, che spesso coinvolgono reti complesse di intermedi, stati di transizione e reazioni simultanee.
Gli approcci tradizionali per decifrare questi meccanismi dipendono da studi cinetici e dall'etichettatura degli isotopi. Tuttavia, la fusione della matematica simbolica con l'intelligenza artificiale è pronta a gettare nuova luce su questi intricati percorsi, trasformando potenzialmente sia la comprensione che l'insegnamento delle reazioni chimiche organiche.
Inoltre, l'aspetto dell'integrazione della conoscenza riveste un'importanza significativa dal punto di vista di un chimico organico. La chimica organica è piena di regole euristiche, che vanno dalle regole di Markovnikov per l'addizione elettrofila alle regole di Baldwin per la chiusura degli anelli.
Incorporare questi principi consolidati nei modelli di intelligenza artificiale garantirebbe che le loro previsioni non siano solo guidate dai dati ma risuonino anche con la comprensione intuitiva dei chimici. Questa integrazione produrrebbe approfondimenti più profondi e più allineati con le prospettive sfumate della chimica organica.
Ulteriori informazioni: Chengchun Liu et al, Trasformare i paradigmi di ricerca in chimica organica:passare dagli sforzi manuali all'intersezione tra automazione e intelligenza artificiale, National Science Open (2023). DOI:10.1360/nso/20230037
Fornito da Science China Press
