La creación de este robot comenzó hace tres años, pero llega en un buen momento. Inició cuando científicos de IBM empezaron con el desarrollo de modelos de aprendizaje automático (machine learning) para predecir reacciones químicas. Unos meses después, lanzaron el servicio RXN for Chemistry, un método de traducción de este aprendizaje, basado en redes neuronalesque pueden dar el resultado más probable de una reacción química. Hoy tiene un 90 % de precisión.
El nuevo sistema aprovecha los algoritmos de aprendizaje profundo, los servicios de nube y los laboratorios robóticos para automatizar todo el proceso y ayudar a los químicos en su trabajo sin necesidad de presencia física en un laboratorio de investigación.
RoboRXN es un ejemplo de cómo la tecnología avanza en la industria médica e incorpora avances de inteligencia artificial (IA) y el uso de la nube para dar soluciones más oportunas, baratas y rápidas.
Momento oportuno
El desarrollo del robot llega en un momento crucial para los avances en el campo de la salud. La pandemia de Covid-19 tiene al mundo en una carrera por encontrar una vacuna que detenga los contagios y los métodos manuales para los investigadores podrían tomar años, lo que significa más vidas perdidas.
En promedio, se necesitan alrededor de 10 años para descubrir y comercializar un nuevo artículo, además, los costos de producción son estimados por arriba de los 10 millones de dólares.
“Comenzamos a colaborar con un grupo de químicos orgánicos sintéticos de la Universidad de Pisa, Italia, para integrar la arquitectura. Todo lo que se necesitó fue una combinación de IA, tecnología de nubes y automatización de la química y ahora ejecuta la producción de moléculas en un laboratorio accesible a distancia con la menor intervención humana posible”, indicó Teodoro Laino, técnico líder de simulación molecular.
Todavía no está claro si este esfuerzo ayudará a facilitar el desarrollo de la vacuna contra el coronavirus, pero sí permitirá sentar las bases para la próxima generación de herramientas de investigación de fármacos y productos químicos y garantizarán que estemos más preparados en el futuro.
Creando moléculas
RoboRXN también permite crear moléculas directamente desde las notas de laboratorio, pues su modelo de IA está entrenado con alrededor de un millón de patentes y para que funcione sólo es necesario copiar y pegar los párrafos dentro de un cuadro de texto del software y éste comenzará a automatizarla.
“Una vez que el algoritmo de aprendizaje automático adquiera suficientes ejemplos, será capaz de averiguar por sí mismo a qué palabras prestar atención para extraer los pasos de producción correctos. Para proporcionar los datos de entrenamiento para el modelo de aprendizaje automático, establecimos un marco de anotaciones que nos permitió generar ejemplos de frases relacionadas con los procedimientos de síntesis y las operaciones correspondientes. La principal ventaja de este enfoque es que se basa únicamente en datos. Para mejorarlo, simplemente se necesitan más ejemplos”, agregó Laino.
Fuente: Agencia ID.
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