Con la concesión del premio Nobel de física al desarrollo de redes neuronales y la mitad del Nobel de química por usar la inteligencia artificial (IA) para predecir la estructura de proteínas del 2024, está claro que esta tecnología ya está haciendo ondas en la ciencia. La IA también está remodelando la industria química de maneras profundas, con analistas prediciendo que su impacto superará incluso al de internet. Desde algoritmos que aceleran el diseño molecular hasta laboratorios automatizados que mejoran la velocidad y precisión de los experimentos, la IA está transformando cómo los químicos resuelven problemas complejos. Su impacto se extiende entre los trabajos de descubrimiento, optimización de la reacción y esfuerzos de sostenibilidad, convirtiéndolo en una fuerza indispensable en la química moderna.
Un análisis reciente de Valentine Ananikov, químico y líder de grupo en el Instituto Zelinsky de Química Orgánica en Rusia, destaca su top 20 tecnologías basadas en IA que transforman la química.
1 Descubrimiento de drogas
El aprendizaje automático (ML) ya se está utilizando para tamizar a través de conjuntos de datos masivos a partir de fuentes químicas, biológicas y médicas. Avances como AlphaFold – recompensado con el premio Nobel de Química del 2024 – pueden predecir cómo diferentes estructuras químicas interactúan con objetivos biológicos, identificando potenciales candidatos a medicamentos más rápido que los métodos tradicionales. La plataforma BenevolentAI identificó un compuesto existente como un nuevo fármaco potencial para la esclerosis lateral amiotrófica en sólo unos meses, un proceso que normalmente lleva años.
2 Big Data
La analítica de Big data apunta a consolidar datos fragmentados de experimentos, simulaciones y literatura en un sistema integrado, pero los formatos de datos dispares y pequeños conjuntos de datos hacen que esto sea difícil. Los datos químicos integrados pueden acelerar el progreso permitiendo un análisis exhaustivo de los datos y la investigación interdisciplinaria.
3 Plataformas de laboratorio automatizadas
Al aprovechar la robótica, el software y la IA para realizar experimentos, se hace posible minimizar el error humano al tiempo que mejora la precisión y la reproducibilidad. Los sistemas impulsados por IA pueden realizar tareas sintéticas complejas, así como exámenes de alto rendimiento, haciéndolos invaluables en el descubrimiento de drogas y la ciencia de materiales. La IA desempeña un papel crucial al permitir que estas plataformas analicen los datos en tiempo real, optimicen las condiciones experimentales y tomen decisiones basadas en datos. Al manipular materiales peligrosos y racionalizar el uso de los recursos, los laboratorios automatizados también pueden mejorar la seguridad.
4 Integración de instrumentos de laboratorio e internet de las cosas
Conexión de dispositivos a redes puede permitir la recopilación automatizada de datos, monitoreo en tiempo real y análisis de datos sin fisuras. La integración de Internet de las cosas puede facilitar diversas aplicaciones, desde la monitorización continua de la síntesis de medicamentos en los productos farmacéuticos hasta el seguimiento de contaminantes en tiempo real en la ciencia ambiental. Los vastos datos recopilados permiten obtener información más profunda, lo que podría conducir a nuevos descubrimientos, al tiempo que garantiza una mayor seguridad a través de alertas instantáneas para condiciones peligrosas.
5 IA en desarrollo de la espectroscopia y el método analítico
Los algoritmos ML están entrenados en grandes conjuntos de datos de mediciones espectroscópicas y sus correspondientes interpretaciones. Estos algoritmos aprenden a reconocer las complejas relaciones entre las características espectroscópicas y las propiedades químicas que representan, reduciendo así el tiempo requerido para el análisis de datos. La espectroscopia mejorada con la IA puede identificar rápidamente contaminantes en las formulaciones de medicamentos que garantizan la calidad de las drogas, mientras que en la vigilancia ambiental puede detectar trazas contaminantes en mezclas complejas. AI también acelera la caracterización de materiales y ayudas en campos como la ciencia forense y la seguridad alimentaria mejorando la sensibilidad y fiabilidad de los datos.
6 Blockchain para optimización de la cadena de suministro
Las cadenas de suministro de la industria química se enfrentan a desafíos importantes, como la gestión ineficiente de los inventarios y las redes de distribución fragmentadas. Utilizando una tecnología de libro mayor distribuido, cada transacción en la cadena de suministro se puede registrar como un bloque de datos, que luego está vinculado a la transacción anterior, formando un blockchain seguro y rastreable. Esto puede hacer frente a la falsificación y garantizar el cumplimiento reglamentario proporcionando un registro permanente de autenticidad de los productos, datos de seguridad e impacto ambiental. Blockchain mejora los procesos de retirada, la resolución de controversias y la gestión de inventarios, mientras que los contratos inteligentes automatizan operaciones, reduciendo costos.
7 Gemelos digitales
Los modelos virtuales se pueden utilizar para reflejar con precisión las reacciones químicas del mundo real, los procesos o sistemas en tiempo real. Al integrar los datos de los sensores y los registros de rendimiento, estas réplicas digitales simulan el comportamiento físico y químico de sus contrapartes. Con los gemelos digitales, los procesos químicos se pueden optimizar simulando cambios de parámetros sin los riesgos o costos de experimentos físicos. También predicen fallos de equipo, mejoran las estrategias de seguridad y facilitan pruebas de estrés donde los escenarios del mundo real serían demasiado costosos o peligrosos.
8 La realidad aumentada y los laboratorios virtuales
Los laboratorios virtuales incluyen simulaciones y herramientas digitales que replican experimentos reales, permiten a los estudiantes cambiar variables y observar los resultados en tiempo real. Este enfoque moderno de la enseñanza y el aprendizaje puede reducir los costos, mejorar la seguridad y permitir ensayos repetidos, haciendo más flexible y accesible el aprendizaje. También promueve la inclusión y la accesibilidad, asegurando que los estudiantes de diversos orígenes y lugares geográficos tengan las mismas oportunidades.
9 Procesamiento de lenguaje natural en el espacio químico
Al aplicar IA para analizar y extraer datos perspicaces de vastas cantidades de literatura científica, patentes y bases de datos químicos, el procesamiento de lenguaje natural convierte el texto no estructurado en datos estructurados para una interpretación más eficiente. Esto puede descubrir conexiones y patrones ocultos en la literatura científica que pueden no ser aparentes a través de la lectura convencional, permitiendo a los investigadores enfocarse en experimentos. En farmacia, el procesamiento de lenguaje natural ayuda al descubrimiento y desarrollo de fármacos mediante la extracción de información sobre compuestos bioactivos, objetivos y efectos terapéuticos.
10 Toxicología predictiva
Los modelos computacionales pueden aprovecharse para anticipar la toxicidad de los compuestos químicos, evitando así efectos adversos para la salud y el medio ambiente antes de que se produzcan. Este enfoque mejora las evaluaciones de la seguridad química en el desarrollo de medicamentos y los agroquímicos, lo que reduce el riesgo de costosos fallos tardíos en la etapa tardía. Las técnicas avanzadas, como el ML y los gráficos de colores multiponderados, mejoran la precisión de las predicciones de toxicidad, permitiendo un diseño químico más seguro y potencialmente minimizando la dependencia de las pruebas con animales.
11 IA en química verde
Las plataformas digitales facilitan la modelización precisa de la dispersión de contaminantes y la identificación de las fuentes de contaminación. Mediante la integración de modelos computacionales, análisis de datos y tecnologías de teleobservación, la IA puede permitir la vigilancia en tiempo real de la calidad del aire y del agua, la composición del suelo y la acumulación de sustancias peligrosas. Esto puede mejorar la vigilancia del medio ambiente y el control de la contaminación. Las herramientas digitales también pueden apoyar el descubrimiento de materiales respetuosos con el medio ambiente, procesos energéticamente eficientes y técnicas de minimización de residuos.
12 Diseño molecular
Los algoritmos de IA pueden aprovechar grandes cantidades de datos químicos, incluyendo estructuras moleculares, sus propiedades asociadas y resultados experimentales para identificar las relaciones entre las estructuras moleculares y predecir sus comportamientos. El ML puede acelerar el descubrimiento de productos farmacéuticos con una mayor eficacia y menos efectos secundarios, guiar el desarrollo de materiales energéticos eficientes para pilas y baterías solares y contribuir a prácticas sostenibles mediante la creación de materiales reciclables.
13 Control inteligente
Los sistemas de control inteligentes utilizan algoritmos avanzados, sensores y tecnologías de automatización para mejorar la eficiencia y la seguridad en las operaciones químicas. Al monitorear los parámetros del proceso en tiempo real y hacer ajustes basados en datos, estos sistemas optimizan las reacciones químicas complejas, reduciendo así el consumo de residuos y energía, sin necesidad de una supervisión humana constante. Estos sistemas también refuerzan la seguridad detectando peligros y permitiendo el mantenimiento predictivo para evitar costosos tiempos de inactividad.
14 Predecir las relaciones de estructura.actividad utilizando aprendizaje profundo
Mediante la formación de redes neuronales en amplios conjuntos de datos, estos sistemas pueden reconocer patrones complejos en estructuras moleculares que se correlacionan con los resultados biológicos, yendo más allá de los métodos de análisis tradicionales. El aprendizaje profundo puede predecir la eficacia de los medicamentos potenciales, anticipar reacciones adversas y sugerir modificaciones estructurales para optimizar los compuestos de plomo para ayudar al descubrimiento de medicamentos. Estos modelos también pueden proporcionar información sobre las vías biológicas, ofreciendo una comprensión más profunda de los procesos de la enfermedad y la farmacología, permitiendo así la identificación de nuevas dianas terapéuticas.
15 experimentación de alto rendimiento impulsada por IA
La experimentación de alto rendimiento combina robótica, automatización e IA para llevar a cabo múltiples experimentos químicos simultáneamente y rápidamente. Los sistemas de alto rendimiento también pueden analizar cientos a miles de muestras diarias, minimizando el error humano y permitiendo a los investigadores centrarse en aspectos más complejos de su trabajo. Al acelerar experimentos y análisis, la experimentación de alto rendimiento acorta los ciclos de investigación y desarrollo para nuevos productos químicos, materiales y medicamentos. Esto también genera amplios conjuntos de datos que pueden enriquecer el análisis computacional y mejorar las capacidades predictivas de IA.
16 Materiales digitales y informatización
Mediante el análisis de grandes conjuntos de datos de propiedades de materiales, condiciones de procesamiento y métricas de rendimiento, la IA puede predecir el rendimiento del material basado en la estructura y la composición. Este enfoque acelera la identificación de materiales de alto rendimiento para aplicaciones críticas en el sector aeroespacial, energético y electrónico, lo que conduce a soluciones más ligeras, más fuertes y más sostenibles.
17 IA para la optimización de la reacción química
Al recopilar y analizar datos sobre reacciones químicas, tales como reactivos, catalizadores, solventes, temperaturas y rendimientos, la IA puede predecir los resultados de las reacciones y refinar las condiciones químicas. Esto permite a los químicos simular las reacciones virtualmente, ahorrando tiempo y recursos apuntando a las condiciones más prometedoras antes de probarlas en el laboratorio. El enfoque es aplicable en la química sintética, la ciencia de los materiales y el descubrimiento de medicamentos, mejorando los rendimientos y las selecciones en la síntesis orgánica compleja y la racionalización de la producción de ingredientes farmacéuticos activos.
18 Planificación de síntesis automatizada
Utilizando algoritmos ML, los sistemas automatizados de planificación de síntesis analizan vastas bases de datos de reacción química, tanto éxitos como fracasos para proponer y clasificar múltiples rutas sintéticas. Al considerar factores como los pasos requeridos, la disponibilidad y el costo materiales, estos sistemas descubren las estrategias más prometedoras y prácticas, particularmente valiosas en el desarrollo de drogas donde el tiempo es crítico.
19 Qumoinformatics
La mosformanética combina técnicas de ML para gestionar grandes conjuntos de datos químicos, transformando los datos crudos en conocimientos ajustables. La IA se puede utilizar para identificar patrones en todas las estructuras químicas, propiedades y actividades biológicas, racionalizando la detección virtual en el descubrimiento de drogas y la ciencia de los materiales. Los modelos predictivos de IA pueden pronosticar propiedades químicas con alta precisión, contribuyendo al desarrollo de nuevas tecnologías y soluciones en una amplia gama de disciplinas científicas.
20 IA en química cuántica
Los cálculos químicos cuánticos pueden ser notoriamente difíciles y computacionalmente exigentes. Al entrenar modelos de IA sobre química cuántica y simulaciones moleculares, los investigadores pueden reducir los costos y el tiempo computacionales al tiempo que ofrecen una comprensión más profunda de los fenómenos moleculares fundamentales, incluyendo mecanismos de reacción y comportamientos materiales que antes eran inaccesibles.
Traducción de artículo elaborado por Rupali Dabas para Chemistry World.
