Un algoritmo de traducción puede predecir el lenguaje de una reacción química

Categoría: Sin categorizar Al corriente 04 de diciembre

Al pensar en la química orgánica como palabras y oraciones en lugar de átomos y moléculas, los investigadores han encontrado una forma de que la inteligencia artificial prediga las reacciones químicas.

En un artículo publicado en arXiv por investigadores de IBM y presentado en la conferencia Neural Information Processing Systems (NIPS) de esta semana, los investigadores demuestran que al tratar las predicciones de reacción como un problema de traducción, podrían generar la reacción correcta con más frecuencia de lo que era posible con los modelos anteriores.

Intuitivamente, existe una analogía entre la comprensión de un compuesto por parte de un químico y la comprensión de una palabra por parte de un hablante de un idioma, escriben los investigadores.

Usando una red neuronal que se usa a menudo en la traducción automática, los investigadores entrenaron el sistema en un conjunto de datos que incluía 395,496 reacciones. A partir de esos datos, la red neuronal tuvo que aprender la sintaxis de las reacciones para poder predecir compuestos invisibles. El algoritmo proporcionó a los investigadores una lista de las cinco reacciones más probables, y la predicción principal fue correcta el 80 por ciento de las veces, superando a otro modelo que intentó predecir las reacciones en seis puntos porcentuales.

Hay millones de reacciones químicas que aún no se han documentado, por lo que este enfoque podría ayudar a acelerar la investigación para cosas como el descubrimiento de fármacos. Pero los investigadores dicen que a medida que se agreguen más datos a los modelos, se deberá realizar más verificación doble. Teodoro Laino, uno de los investigadores, dijo Espectro IEEE que no crearon esta herramienta para reemplazar a los químicos orgánicos, sino para ayudarlos.