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Prédiction des réactions chimiques
La mélange des substances chimiques en laboratoire est bien plus complexe qu’il n’y paraît à la télévision. Contrairement à ce que l’on pourrait croire, il ne suffit pas de verser tous les produits dans un bécher et d’espérer le meilleur résultat. Pour obtenir un nouveau composé chimique — qu’il s’agisse d’un médicament ou d’un traitement — il est essentiel de trouver la « combinaison optimale » des éléments.
Ce processus, bien que crucial, est ardu, mais une intelligence artificielle (IA) développée par des chercheurs de l’Université de Princeton et des Laboratoires Merck pourrait révolutionner la donne. D’après une étude publiée dans la revue Science, cet algorithme d’apprentissage machine est capable de prédire avec précision les rendements des réactions chimiques.
Selon Jesús Estrada, chercheur à Princeton, même si de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique existent depuis un certain temps, leur potentiel n’a pas encore été pleinement exploité dans le domaine de la chimie organique synthétique. Traditionnellement, les chimistes modifient une seule variable à la fois pour tester les résultats de différentes réactions. En revanche, l’algorithme de cette équipe peut analyser simultanément quatre variables, ce qui représente un avancement considérable.
Améliorations de l’apprentissage automatique
Un des défis majeurs pour les modèles multidimensionnels utilisés par cette IA est le calcul d’un descripteur pour chaque produit chimique. Ce descripteur représente des caractéristiques essentielles de la substance — le nombre de liaisons, son poids moléculaire, ou encore sa géométrie. Ce processus de calcul est souvent long et complexe.
Les chercheurs ont donc décidé d’utiliser un code basé sur un programme existant, Spartan, pour générer ces descripteurs pour un grand nombre de produits chimiques en un temps réduit.
Une fois les descripteurs obtenus, l’équipe a testé plusieurs modèles d’apprentissage, se fixant finalement sur un modèle appelé « forêt aléatoire ». Ce modèle construit un arbre de décision à partir d’échantillons aléatoires d’un petit ensemble de données. En moyennant les rendements prévus de chaque arbre pour une réaction donnée, le modèle aboutit à une prédiction globale.
Un impact sur la recherche chimique
L’algorithme de forêt aléatoire a démontré sa capacité à prédire les rendements en analysant seulement une centaine de réactions, comme l’a expliqué Derek Ahneman. Fait intéressant, il peut même estimer les rendements pour des composés chimiques qui n’ont pas été inclus dans l’ensemble d’apprentissage initial.
En somme, cette approche permet de traiter des données que les chimistes traditionnels peinent généralement à gérer. Les chercheurs estiment que leur algorithme pourrait simplifier considérablement le processus de création de composés synthétiques, notamment dans le développement de nouveaux médicaments. Pour partager cette avancée, ils ont rendu le logiciel accessible aux autres laboratoires. Comme l’a souligné Abigail Doyle, professeur de chimie à l’université de Princeton, ce logiciel est conçu pour être utilisable sur n’importe quelle réaction.
Doyle a également souligné que la fabrication de molécules synthétiques nécessite souvent des ressources et du temps considérables, souvent de façon ad hoc. Cette IA pourrait transformer cette pratique en permettant d’identifier des combinaisons de produits chimiques et de substrats à haut rendement de manière plus rapide et efficace que jamais.
FAQ
Qu’est-ce qu’un descripteur chimique ?
Un descripteur chimique est une valeur d’entrée qui fournit des informations sur les caractéristiques d’une substance, telles que sa structure, son poids moléculaire, et le nombre de liaisons qu’elle possède.
Comment l’apprentissage automatique est-il utilisé en chimie ?
L’apprentissage automatique aide les chimistes à prédire les résultats des réactions chimiques en analysant des données à partir d’expériences passées, rendant le processus de recherche plus rapide et plus précis.
Quels sont les avantages de cette nouvelle approche de la chimie synthétique ?
Cette méthode permet de réduire le temps et les ressources nécessaires pour développer de nouveaux composés, en facilitant l’identification de mélanges chimiques optimaux.
Sur quelles bases les chercheurs ont-ils développé cet algorithme ?
Les chercheurs se sont basés sur des modèles d’apprentissage automatique existants, en utilisant un programme appelé Spartan pour générer des descripteurs chimiques de manière efficace.
Où les chimistes peuvent-ils accéder au logiciel ?
Le logiciel développé par les chercheurs est disponible pour d’autres laboratoires, facilitant ainsi la collaboration et l’échange d’informations au sein de la communauté scientifique.
