La química sintética, que permite fabricar nuevos materiales, es una de las disciplinas fundamentales en muchos de los desarrollos disponibles en las sociedades modernas. | Foto: Crédito: Getty Images/Hinterhaus Productions

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

IBM presentó tecnología que podría acelerar tratamiento contra covid-19

La compañía IBM presentó este miércoles su tecnología RoboRXN, un modelo que incorpora inteligencia artificial (IA) y que podría ayudar a los químicos a reducir a la mitad el período de descubrimiento de un nuevo tratamiento para el coronavirus o cualquier otro virus.

26 de agosto de 2020

La estadounidense IBM presentó este miércoles su modelo tecnológico RoboRXN para modernizar las prácticas y protocolos que hacen parte de los descubrimientos químicos, de manera que se pueda reducir significativamente el tiempo que tarda el desarrollo de una investigación hasta que su producto final es lanzado al mercado.

La química sintética, que permite fabricar nuevos materiales, es una de las disciplinas fundamentales en muchos de los desarrollos disponibles en las sociedades modernas. Desde productos de consumo como la Aspirina hasta materias primas de elementos como el nylon requieren procesos químicos para su desarrollo.

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Para llegar a estos productos se necesitan, en promedio, al menos 10 años para descubrir un nuevo material y llevarlo al mercado.

"Imaginen si un sistema automatizado como RoboRXN pudiera ayudar a los químicos a reducir a la mitad el período de descubrimiento de un nuevo tratamiento para covid-19 o cualquier otro virus", plantea Teodoro Laino, miembro distinguido de IBM Research.

La investigación para desarrollar el nylon, por ejemplo, comenzó en 1927, pero el producto se utilizó por primera vez en un cepillo de dientes en 1938. El caso de la vitamina B12 es similar, pues su proceso de síntesis química tomó 12 años.

Por esa razón, científicos de IBM Zúrich se apoyaron en herramientas de digitalización y nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA), la tecnología de nubes y la robótica para presentar su modelo RoboRXN.

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“[…] Para hacer el sistema RoboRXN aún más conveniente, implementamos todo el conjunto de servicios en la nube de IBM para hacerlo accesible en cualquier lugar donde haya una conexión a Internet”, afirma Teodoro Laino.

RoboRXN no solo ayudará a que los científicos puedan predecir reacciones químicas, sino también a ejecutar la producción de una molécula o sustancia desde cualquier lugar del mundo en mucho menos tiempo.

El modelo incorpora un gran número de recetas químicas y tiene la capacidad de aprender las especificidades de los productos químicos para recomendar la secuencia correcta de operaciones para "cocinar" una molécula objetivo específica.

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“Lo hicimos reinventando la forma en que se hace la química. Todo lo que se necesitó fue una combinación de IA, tecnología de nubes y automatización de la química. Esta mezcla condujo a la creación de RoboRXN: algoritmos de aprendizaje automático que diseñan de forma autónoma y ejecutan la producción de moléculas en un laboratorio accesible a distancia”, complementa Teodoro Laino.

Descubrimiento acelerado 

El proceso se inició hace tres años, cuando un equipo de científicos de IBM Zurich empezaron a desarrollar modelos de aprendizaje automático, también conocido como machine learning, para predecir reacciones químicas.

Después de unos meses de desarrollo interno, los científicos lanzaron el servicio de forma gratuita a través de la nube de IBM en agosto de 2018 bajo el nombre de RXN for Chemistry. 

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“Desde el lanzamiento hemos estado refinando el entrenamiento de la arquitectura y hoy, después de dos años, RXN for Chemistry sigue siendo el método de IA basado en datos de mejor rendimiento para la predicción de reacciones futuras”, explica Laino, miembro distinguido de IBM Research.

De acuerdo con información de IBM, se trata de un “método de traducción de aprendizaje automático basado en redes neuronales de última generación que puede predecir el resultado más probable de una reacción química, utilizando arquitecturas de traducción automática neuronal”.

De hecho, la compañía comunicó que desde 2019 comenzaron un trabajo colaborativo con un grupo de químicos orgánicos sintéticos de la Universidad de Pisa en Italia, con el objetivo de integrar una arquitectura retrosintética en la herramienta RXN.

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“Para explicar esto, piensen en cómo se hace una pizza. La arquitectura retrosintética dice los ingredientes a utilizar para la pizza, y a la vez genera instrucciones de alto nivel para crearla en el orden correcto”, explica Teodoro Laino, quien resalta que en octubre del año pasado lograron incorporar dicha tecnología al RXN for Chemistry.

“Nuestro objetivo en la construcción de RoboRXN fue utilizar este modelo de IA para eliminar la tediosa tarea humana de programar el hardware de automatización comercial”, concluye.