O artigo “Adaptive Optimization of Chemical Reactions with Minimal Experimental Information” escrito por Tiago Rodrigues – em conjunto com Investigadores do Instituto de Medicina Molecular (iMM), Universidade de Cambridge e do Massachusetts Institute of Technology (MIT) – foi publicado, a 11 de novembro de 2020, na revista “Cell Reports Physical Science“.
O manuscrito decorre de um estudo, coordenado por Tiago Rodrigues, no âmbito do desenvolvimento da “inteligência artificial para a otimização de protocolos de síntese química utilizando um pequeno volume de dados. O software, apelidado de LabMate.ML, é de livre acesso e mostrou capacidade superior a peritos com grau de doutoramento no reconhecimento de padrões conducentes a protocolos otimizados.”
Segundo Tiago Rodrigues, “este software pode ser utilizado em computadores pessoais e demora tipicamente 5–10 minutos para sugerir experiências”, tendo essencialmente sido desenvolvido com três finalidades: 1) mostrar que é possível obter modelos de machine learning estatisticamente relevantes com pouca informação; 2) mostrar que a tecnologia pode aumentar o conhecimento de peritos e libertá-los para outras tarefas menos rotineiras e 3) mostrar que a tecnologia pode ser amplamente aplicada a ciências químicas”. O Professor Auxiliar Convidado da FFUL salienta que a “aprendizagem ativa por máquinas não é exclusiva a problemas de química e que arquiteturas iguais ou semelhantes podem ser aplicadas às mais diversas áreas do desenvolvimento de medicamentos e materiais de elevado valor, tornando esses desenvolvimentos mais rápidos e eficientes”.
A tecnologia subjacente a este estudo está a ser atualizada, sendo expectável que aumente “ainda mais a sua eficiência”. Para além disso, através de uma colaboração com a Hovione Farmaciência SA, o LabMate.ML está a ser integrado “num protótipo para total automação de síntese química.”
