Nền tảng robot được hỗ trợ bởi AI Automates sản xuất phân tử

Được hướng dẫn bởi trí thông minh nhân tạo và được cung cấp bởi một nền tảng robot, một hệ thống được phát triển bởi các nhà nghiên cứu MIT tiến bước gần hơn đến việc tự động hóa việc sản xuất các phân tử nhỏ có thể được sử dụng trong y học, năng lượng mặt trời và chuyển hóa polymer.

Hệ thống này được mô tả trong số ra ngày 8 tháng 8 của trang Science, có thể "giải phóng" các nhà hóa học "băng ghế" khỏi nhiều nhiệm vụ thường xuyên và tốn thời gian, đồng thời có thể gợi ý khả năng tạo ra các hợp chất phân tử mới, theo nhà lãnh đạo nghiên cứu Klavs F.Jensen, Giáo sư Kỹ thuật Hóa học Warren K.Lewis và Timothy F.Jamison, Giáo sư Hóa học Robert R.Taylor, Phó hiệu trưởng tại MIT.

Jensen cho biết, công nghệ này “hứa hẹn sẽ giúp mọi người cắt bỏ tất cả các phần tẻ nhạt của việc xây dựng phân tử, bao gồm tìm kiếm các con đường phản ứng tiềm năng và xây dựng các thành phần của dây chuyên lắp ráp phân tử mỗi khi một phân tử mới được sản xuất”.

Ông nói thêm: “Là một nhà hóa học, nó có thể mang đến cho bạn nguồn cảm hứng cho những phản ứng mới mà bạn chưa từng nghĩ đến trước đây”.

Các tác giả của MIT trên bài báo Science gồm Connor W.Coley, Dale A.Thomas III, Justin AM Lummiss, Jonathan N.Jaworski, Christopher P.Breen, Victor Schultz, Travis Hart, Joshua S. Fishman, Luke Rogers, Hanyu Gao, Robert W. Hicklin, Piieter P. Plehiers, Joshua Byington, John S.Piotti, William H.Green và A.John Hart.

Từ cảm hứng đến công thức thành phẩm 

Hệ thống mới kết hợp ba bước chính. Đầu tiên, phần mềm được dẫn dắt bởi trí thông minh nhân tạo gợi ý một lộ trình tổng hợp phân sử, sau đó các nhà hóa học xem xét tuyến đường này và tinh chỉnh nó thành một công thức hóa học, và cuối cùng công thức được gửi đến một nền tảng robot tự động lắp ráp phần cứng và thực hiện các phản ứng mà xây dựng các phân tử.

Coley và các đồng nghiệp của ông đã làm việc trong hơn ba năm để phát triển bộ phần mềm nguồn mở gợi ý và ưu tiên các tuyến tổng hợp có thể. Trung tâm của phần mềm là một mô hình mạng thần kinh mà các nhà nghiên cứu đã đào tạo về hàng triệu phản ứng hóa học được công bố trước đây rút ra từ cơ sở dữ liệu của Văn phòng nhãn hiệu và bằng sáng chế của Reaxys và Hoa Kỳ. Phần mềm sử dụng những dữ liệu này để xác định các biến đổi và điều kiện phản ứng mà nó tin rằng sẽ phù hợp để xây dựng một hợp chất mới.

“Nó giúp đưa ra quyết định cấp cao về loại trung gian và nguyên liệu bắt đầu sử dụng, và sau đó phân tích chi tiết hơn về những điều kiện bạn có thể muốn sử dụng và nếu những phản ứng đó có thể thành công”, Coley nói.

Các nhà hóa học sau đó xem xét các tuyến tổng hợp được đề xuất bởi phần mềm để xây dựng một công thức hoàn chỉnh hơn cho phân tử mục tiêu. Các nhà hóa học đôi khi cần thực hiện thí nghiệm trong phòng thí nghiệm hoặc tinker với nồng độ thuốc thử và nhiệt độ phản ứng trong những thay đổi về số liệu khác nhau. “Họ lấy một số cảm hứng từ AI và chuyển đổi nó thành tệp công thức thực thi, phần lớn là do tài liệu hóa học hiện tại không đủ thông tin để chuyển trực tiếp từ cảm hứng sang thực thi trên một hệ thống tự động”, Mitch Jamison nói.

Công thức cuối cùng sau đó được tải lên nền tảng nơi một cánh tay robot lắp ráp các lò phản ứng mô-đun, thiết bị phân tách và các đơn vị xử lý khác thành một đường chảy liên tục, kết nối các máy bơm và dây chuyền mang các thành phần phân tử.

Huy Hoàng (theo: scitechdaily)