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    Ciência & Tecnologia

    IBM amplia o descobrimento de materiais com IA e assina novas colaborações na indústria

    By Janaina06/12/2021Nenhum comentário6 Mins Read

    Desenhado para permitir uma nova era de descobrimento molecular de via rápida, o IBM RoboRXN agora admite conjuntos de dados proprietários e química sustentável

    A IBM (NYSE: IBM) anuncia melhorias no RoboRXN, um laboratório automatizado de inteligência artificial (IA) hospedado na nuvem, desenvolvido para permitir a descoberta e a criação remota de novas moléculas e materiais. O RXN for Chemistry – a IA do RoboRXN – é utilizado por mais de 29.000 usuários e acumula mais de 5 milhões de predições de reação em um esforço para agilizar o processo científico do descobrimento e da criação de novos materiais.

    Como o RoboRXN aproveita as capacidades de ponta da nuvem e IA para melhorar a descoberta de materiais, é essencial que seja seguro para as organizações que trabalham com dados proprietários. Além disso, existe uma crescente necessidade de melhorar a sustentabilidade nos processos de fabricação, incluindo as reações químicas que convertem as matérias primas em produtos finalizados.

    Para superar esses desafios, a IBM oferece novas funções no RoboRXN:

    • Segurança e personalização: novas capacidades na nuvem que permitem aos usuários treinar diretamente o RXN com conjuntos de dados confidenciais para uma experimentação e personalização mais segura dos modelos de predição utilizando conhecimentos proprietários.

    • Processos químicos mais ecológicos: os novos modelos de IA agora podem ajudar os químicos na predição e identificação rápida de enzimas mais sustentáveis. As enzimas são biomoléculas altamente complexas e necessárias para converter materiais em papel, cosméticos, produtos farmacêuticos e sabores.

    A IBM também anuncia novas colaborações com Atinary, Arctoris, Chemspeed Techonologies AG, Syngenta e Thieme Chemistry para que o RoboRXN continue impactando a aceleração da síntese e teste de novos materiais em diferentes indústrias.

    Acelerar o descobrimento de materiais

    Pode levar quase 10 anos e entre 10 a 100 milhões de dólares para identificar e produzir um novo material. Isso ocorre porque a química sintética ainda se baseia nos métodos de tentativa e erro, e pouco progresso foi feito para modernizar a fabricação de materiais. “Atualmente, para criar um material, os pesquisadores devem viajar através de um espaço químico aparentemente interminável repleto de mais compostos potenciais do que átomos no universo”, diz o Dr. Alessandro Curioni, IBM Fellow e Diretor do IBM Research Europa. “Para ajudar a resolver muitos dos desafios que requerem novos materiais – de fome à mudança climática, até doenças infecciosas – os pesquisadores precisam ser capazes de inventar, sintetizar e provar a eficácia dos materiais potenciais. Aplicar a IA a essa grandiosa tarefa usando tecnologias como o RoboRXN tem o potencial de ajudar quase todas as indústrias a acelerar sua efetividade, sustentabilidade e impacto de novos materiais que criam”.

    O IBM RoboRXN foi desenhado para atuar como um navegador possibilitando que os químicos descubram e criem materiais de uma maneira mais rentável em comparação com os processos tradicionais, ao automatizar a maior parte do trabalho preliminar de síntese de materiais. Os usuários também podem sintetizá-los de forma remota através da nuvem.

    Descobrir processos químicos sustentáveis

    O RoboRXN oferece soluções químicas sustentáveis que utilizam o aprendizado automático para identificar e classificar processos enzimáticos eficazes e sustentáveis. Por exemplo, é possível usar essa nova arquitetura de IA para aproveitar os enormes volumes de enzimas potencialmente conhecidas para substituir os catalizadores químicos tradicionais e os solventes tóxicos por compostos naturais derivados de plantas e vegetais.

    Uma limitação importante da aplicação de soluções de química sustentável é a falta de estrutura do conhecimento específico necessário para adaptar as enzimas existentes às novas transformações químicas. Isso torna difícil e demanda muito tempo para que se revelem novas enzimas potenciais com métodos tradicionais de experimentação. Descobrí-las para a síntese orgânica poderia permitir caminhos simplificados, mais econômicos e sustentáveis para desenvolver produtos mais amigáveis com o meio ambiente. Os casos de uso industrial vão desde a indústria de alimentos e bebidas, até os setores farmacêuticos, cosméticos, entre outros. Na produção de papel, por exemplo, a polpa pode ser tratada com xilanase, uma enzima natural, no lugar da água sanitária, que é cara e contaminante.

    Expandir aplicações industriais

    Os colaboradores da IBM estão testando o RoboRXN em diferentes formatos com o objetivo de revolucionar a prática da química orgânica e acelerar o descobrimento de materiais. A IBM apoia ativamente cada empresa para ajudá-las a integrar diversas características técnicas de RoboRXN em seus fluxos de trabalho:

    • Syngentaestá implementando a tecnologia RXN em seus fluxos de trabalho para o descobrimento de materiais.

    • Atinary Technologiese IBM lançaram uma colaboração para integrar suas plataformas em nuvem, a Atinary Self-driving Platform (AtinaryTM SDLabs) e o IBM RoboRXN, para acelerar e revolucionar a otimização de reações químicas.

    • Arctorise IBM lançaram uma pesquisa para combinar o RXN for Chemistry com o Ulysses, plataforma automatizada de biologia e bioquímica da Arctoris, fechando assim o clico de Desenho-Fabricação-Teste-Análise no descobrimento de novos fármacos.

    • AChemspeed Technologies AG está colaborando com a IBM para oferecer tecnologia do IBM RoboRXN como uma solução a seus clientes.

    • Thieme Chemistrye IBM uniram forças para melhorar a planificação de sínteses mediante a incorporação de conjuntos de dados das publicações digitais sobre química orgânica de especialistas do Thieme -Science of Synthesis and Synfacts- no RXN for Chemistry.

    “O futuro dos materiais e da química está na nuvem, com desenvolvimento e adoção de tecnologias digitais para acelerar novas descobertas”, comenta o Dr. Teodoro Laino, Distinguished Scientist na IBM Research Europa. “A nuvem é a infraestrutura perfeita para fomentar e estimular a cooperação entre diferentes provedores de tecnologia e impulsionar a transação de soluções digitais nas operações diárias de Pesquisa e Desenvolvimento. O RoboRXN desempenha um papel estratégico como precursor desse novo processo de integração e desenvolvimento na pesquisa e na indústria química”.

    A solução RXN for Chemistry, motor central do RoboRXN, é baseada em um método de tradução de aprendizado automático neural de última geração que prediz o resultado mais provável de uma reação química. Isso acontece ao traduzir de uma linguagem (reativos e reagentes) para outra (produtos), usando sequências de caracteres chamados Simplified Molecular Input Line Entry System ( SMILES) para descrever entidades químicas.

    Os caminhos sintéticos otimizados se utilizam depois como entrada para o RoboRXN, uma plataforma automatizada para síntese de moléculas. O sistema de IA também está equipado com uma arquitetura retro sintética para que, ao invés de prever o resultado de uma possível reação química, possa determinar primeiro os produtos químicos necessários pra criar uma determinada molécula .

    Essa plataforma de IA hospedada em nuvem foi desenvolvida e lançada originalmente em 2018 e disponibilizada de forma gratuita na IBM Cloud. Desde seu lançamento, o RoboRXN tem superado todos os modelos baseados em dados, conseguindo uma precisão de mais de 90% nas predições de reações químicas, sendo utilizado por mais de 29.000 usuários e acumulando mais de 5 milhões de predições de reações. Atualmente, está sendo testado nos fluxos de trabalhos de algumas das principais companhias farmacêuticas, biotecnológicas e agrícolas, ajudando-as a acelerar as predições de reações químicas, retro sínteses, procedimentos experimentais, e também para automatizar a compilação e execução de sínteses químicas.

    IBM Inteligência Artificial
    Janaina

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