IBM presenta RoboRXN, laboratorio automatizado de IA

IBM anunció nuevas mejoras en RoboRXN, un laboratorio automatizado de inteligencia artificial basado en la nube, que está diseñado para permitir el descubrimiento y la creación remota de nuevas moléculas y materiales. Lanzado en 2018, RXN for Chemistry -la IA detrás de RoboRXN- ha sido utilizado por más de 29.000 usuarios y acumula más de cinco millones de predicciones de reacción en un esfuerzo por agilizar el proceso científico del descubrimiento y la creación de nuevos materiales.

Si bien RoboRXN aprovecha las capacidades de vanguardia de la nube y de la IA para mejorar el descubrimiento de materiales, es esencial que este proceso sea seguro para las organizaciones que trabajan con datos propietarios.

Además, existe una creciente necesidad de mejorar la sostenibilidad en los procesos de fabricación, incluidas las reacciones químicas que convierten las materias primas en productos terminados.

Para hacer frente a estos desafíos, IBM ofrecerá ahora dos nuevas capacidades en RoboRXN:

Seguridad y personalización: Las nuevas capacidades en la nube permiten a los usuarios entrenar directamente a RXN con conjuntos de datos confidenciales para una experimentación y personalización más segura de los modelos de predicción utilizando conocimientos propietarios.

Procesos químicos más ecológicos: Los nuevos modelos de IA ahora pueden ayudar a los químicos en la predicción e identificación rápida de enzimas más amigables con el medio ambiente. Las enzimas son biomoléculas altamente complejas necesarias para convertir materiales en papel, cosméticos, productos farmacéuticos y sabores.

IBM también anuncia nuevas colaboraciones con Atinary, Arctoris, Chemspeed Techonologies AG, Syngenta y Thieme Chemistry para continuar el impacto de RoboRXN en la aceleración de la síntesis y prueba de nuevos materiales en diferentes industrias.

Acelerar el descubrimiento de materiales

Puede tomar casi 10 años y más de USD 10-100 millones para identificar y producir un nuevo material. Esto se debe a que la química sintética todavía se basa en los métodos de prueba y error, y se ha avanzado poco en la modernización del arte de la fabricación de materiales.

«En la actualidad, para crear nuevo material, los investigadores deben viajar a través de un espacio químico aparentemente interminable repleto de más compuestos potenciales que átomos en el universo», dijo el Dr. Alessandro Curioni, IBM Fellow y Director de IBM Research Europa.

«Para ayudar a resolver muchos de los desafíos que requieren de nuevos materiales -desde el hambre hasta el cambio climático y las enfermedades infecciosas- los investigadores necesitan ser capaces de idear, sintetizar y probar eficazmente los materiales potenciales. Aplicar la IA a esta tremenda tarea a través de tecnologías como RoboRXN tiene el potencial de ayudar a casi todas las industrias a acelerar su efectividad, sostenibilidad y el impacto de los nuevos materiales que crean».

IBM RoboRXN está diseñado para actuar como un navegador para que los químicos descubran y creen materiales de una manera más rentable, en comparación con los procesos tradicionales, al automatizar la mayor parte del trabajo preliminar inicial en síntesis de materiales. Los usuarios también pueden sintetizar materiales de forma remota a través de la nube.

Descubrir procesos químicos más sostenibles

RoboRXN ahora ofrece soluciones químicas sostenibles que utilizan el aprendizaje automático para identificar y clasificar procesos enzimáticos eficaces y sostenibles. Por ejemplo, los químicos pueden usar esta nueva arquitectura de IA para aprovechar los enormes volúmenes de enzimas potencialmente conocidas para reemplazar los catalizadores químicos tradicionales y los solventes tóxicos por compuestos naturales derivados de plantas y vegetales.

Una limitación principal para la aplicación de soluciones de química sostenible es que el conocimiento de dominio específico necesario para adaptar las enzimas existentes a las nuevas transformaciones químicas no está estructurado. Esto ha hecho que sea difícil y requiera mucho tiempo el descubrimiento de nuevas enzimas potenciales a través de métodos tradicionales de experimentación.

El descubrimiento de enzimas para la síntesis orgánica podría permitir rutas simplificadas, más económicas y sostenibles para desarrollar productos más respetuosos con el medio ambiente. Los casos de uso industrial abarcan desde la industria de alimentos y bebidas hasta los sectores farmacéuticos, cosméticas y más. En la producción de papel, por ejemplo, la pulpa se puede tratar con xilanasa, una enzima natural, en lugar de la lejía, que es cara y contaminante.