La recherche en chimie organique transformée : la convergence de l'automatisation et de l'IA remodèle l'exploration scientifique
Un assistant de recherche en chimie à IA générative et auto-évolutive
Le magazine "National Science Open" a récemment publié en ligne un article dirigé par le professeur Fanyang Mo (School of Materials Science and Engineering, Peking University) et le professeur Yuntian Chen (Eastern Institute of Technology, Ningbo). L'équipe de recherche a proposé une évolution significative vers l'automatisation et l'intelligence artificielle (IA) en chimie organique au cours de la dernière décennie. En outre, ils ont introduit un concept novateur : le développement d'un assistant de recherche génératif et auto-évolutif en chimie.
Les données produites par des systèmes robotiques avancés utilisant des méthodes à haut débit sont traitées à l'aide de modèles d'intelligence artificielle pour la prise de décision. Cet ensemble de données est soumis à des processus de découverte de connaissances (ligne verte) et d'intégration (ligne bleue), ce qui permet d'enrichir la compréhension de l'IA. Par la suite, le modèle d'intelligence artificielle subit des mises à jour itératives, formant une boucle de rétroaction continue qui améliore ses performances et ses capacités de prise de décision
©Science China Press
Le paysage de la recherche en chimie organique a subi de profonds changements. Les données, la puissance de calcul et les algorithmes sophistiqués constituent les piliers fondamentaux de la recherche scientifique pilotée par l'IA. Ces dernières années, les progrès rapides de la technologie informatique, associés à l'amélioration itérative des algorithmes, ont entraîné une série de changements de paradigme dans le domaine scientifique. Cela a conduit à une révision complète des méthodologies de recherche conventionnelles. La chimie organique, intrinsèquement prédisposée à créer de nouvelles substances, est particulièrement bien placée pour prospérer dans cette ère d'innovation intelligente. Les scientifiques du monde entier convergent aujourd'hui dans leurs efforts pour explorer et exploiter les capacités de l'intelligence artificielle en chimie, donnant ainsi naissance au mouvement de la "chimie de l'intelligence artificielle".
Le monde universitaire est actuellement à l'avant-garde d'une renaissance de la recherche dans ce domaine. L'avenir est très prometteur en ce qui concerne l'application des techniques d'intégration et de découverte des connaissances dans l'apprentissage automatique scientifique. Cette approche innovante est conçue pour réduire l'écart entre les modèles prédictifs existants et les plateformes expérimentales automatisées, facilitant ainsi le développement d'assistants de recherche chimique IA auto-évolutifs. Dans le domaine de la chimie organique, le concept de découverte de connaissances par l'apprentissage automatique scientifique ouvre de nouvelles possibilités. Au cœur de cette discipline se trouve la compréhension des mécanismes réactionnels, qui impliquent souvent des réseaux complexes d'intermédiaires, d'états de transition et de réactions simultanées. Les approches traditionnelles pour déchiffrer ces mécanismes reposent sur des études cinétiques et le marquage isotopique. Cependant, la fusion des mathématiques symboliques et de l'intelligence artificielle est sur le point de jeter un nouvel éclairage sur ces voies complexes, ce qui pourrait transformer à la fois la compréhension et l'enseignement des réactions chimiques organiques.
En outre, l'aspect de l'intégration des connaissances revêt une importance significative du point de vue d'un chimiste organique. La chimie organique regorge de règles heuristiques, allant des règles de Markovnikov pour l'addition électrophile aux règles de Baldwin pour les fermetures d'anneaux. L'intégration de ces principes établis dans les modèles d'IA permettrait de s'assurer que leurs prédictions ne sont pas uniquement fondées sur des données, mais qu'elles correspondent également à la compréhension intuitive des chimistes. Cette intégration permettrait d'obtenir des connaissances à la fois plus approfondies et plus conformes aux perspectives nuancées de la chimie organique.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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