DARPA maakt gebruik van AI om batterijen en explosieven te innoveren

• DARPA heeft op machine learning gebaseerde tools ontwikkeld om nieuwe moleculen te produceren.
• Het programma, genaamd Make-It, kan het proces van chemische ontdekking voor verschillende militaire producten en toepassingen versnellen.

Een van de grootste uitdagingen van de moderne organische chemie is computers leren hoe ze chemische syntheses moeten plannen. Ondanks jarenlang onderzoek zijn we er niet in geslaagd volledige trajecten te realiseren die door computers zijn gebouwd en vervolgens met succes in het laboratorium zijn geïmplementeerd.

Op dit moment zijn computersoftware/hardware niet capabel genoeg om een enorme kennisbasis van chemische transformatie te verwerken, efficiënt door enorme ‘bomen’ van synthetische mogelijkheden en logica van hogere orde te navigeren.

DARPA werkt momenteel aan een softwaretool gebaseerd op door experts gecodeerde technieken en machine learning-technieken om synthetische trajecten te voorspellen die zijn geoptimaliseerd voor parameters zoals tijd, kosten, veiligheid en afvalminimalisatie.

Het programma, genaamd Make-It, heeft tot doel onderzoekers vrij te maken, zodat ze zich kunnen concentreren op chemische innovatie, in plaats van het testen van talloze syntheseroutes van verbindingen. Het team probeert geautomatiseerde apparatuur te bouwen (gebaseerd op het concept van 'één apparaat met veel moleculen') die de gewenste verbindingen genereert met behulp van hun eigen kennisbank en proces van vallen en opstaan.

Het kan het proces van chemische ontdekking voor verschillende militaire producten en toepassingen versnellen. Het goede nieuws is dat ze onlangs een opmerkelijke vooruitgang hebben geboekt bij het bouwen van deze geautomatiseerde apparatuur.

Het zou een breed scala aan defensieproducten van de volgende generatie mogelijk kunnen maken, waaronder kleinere en duurzame batterijen, brandstofcellen, veiliger te hanteren explosieven, effectieve drijfgassen voor raketmotoren, betere lijmen, verven en coatings.

Hoe gaat dit onderzoekschemici helpen?

Normaal gesproken besteedt een onderzoekschemicus tientallen uren aan het creëren van synthetische routes naar een nieuwe verbinding, en maanden aan het uitvoeren en verbeteren van de synthese in het laboratorium. Dit nieuwe hulpmiddel zal scheikundigen helpen hun hersenkracht te gebruiken op andere waardevolle gebieden, zoals moleculaire ontdekking.

Onderzoekscheikundigen zouden moleculen kunnen genereren volgens hun behoeften, in plaats van ze bij leveranciers te kopen en in bulk weg te gooien. Het hulpmiddel zou niet alleen nuttig kunnen zijn op het gebied van de chemie, maar ook op veel andere technologische gebieden waar onderzoek en ontwikkeling van kleine moleculen betrokken zijn.

Grafieken van synthetische mogelijkheden die uit het doel voortkomen en zich uitbreiden met het aantal. van zoekiteraties

Met niet-geautomatiseerde methodologieën kunnen de kleine en verwaarloosbare veranderingen een enorme impact hebben op de doorvoer en zuiverheid van de gegenereerde verbindingen, wat het moeilijk maakt om eerder gerapporteerde synthese te reproduceren. Geautomatiseerde chemische synthese daarentegen genereert reproduceerbare procedures die de productie zowel versnellen als democratiseren.

Referentie:ScienceDirect | doi:10.1016/j.chempr.2018.02.002 | DARPA

Volgens de ontwikkelaars zorgt Make-It voor nauwkeurige reproduceerbaarheid. Omdat de trajecten worden uitgevoerd door middel van computerinstructies, resulteert dit niet in variabiliteit van laboratorium tot laboratorium.

Make-It-syntheseapparaten bieden een schonere, veiligere oplossing. Je hoeft niet fysiek met schadelijke chemicaliën zoals explosieven om te gaan. Bovendien vereisen deze apparaten een laag oplosmiddelvolume, waardoor er minder afval ontstaat.

Andere soortgelijke tools

Veel andere instituten en organisaties onderzoeken verschillende manieren om tools te ontwikkelen die automatisch talloze chemische routeopties kunnen ontwerpen. Met de tool voor moleculaire padoptimalisatie van Grzybowski Scientific Inventions (GSI) kunnen wetenschappers miljoenen datapunten filteren en de beste routes vinden voor het ontdekken van geneesmiddelen en medicinale chemie. Het hulpprogramma is in de handel verkrijgbaar.

Onderzoekers van de Universiteit van Glasgow werken momenteel aan goedkope tools waarmee draagbare reactoren in 3D kunnen worden geprint om onderweg bepaalde verbindingen te kunnen produceren. MIT past ook expertise op het gebied van machine learning-modellen toe om de ontdekking van geneesmiddelen te vergemakkelijken.

Geautomatiseerde chemische synthesizer | Krediet:MIT

De bovenstaande afbeelding toont de geautomatiseerde chemische synthesizer van MIT, waarin chemicaliën in de verticaal uitgelijnde reactoren stromen. Een robotarm kan deze chemische reactoren inbrengen, herschikken of verwijderen om door de computer ontworpen syntheses uit te voeren.

Purdue University heeft een screeningproces met hoge doorvoer bedacht dat gebruikmaakt van gegevensverwerkingssoftware, robotica, gevoelige detectoren en vloeistofverwerkingsapparatuur om snel miljoenen genetische en farmacologische tests uit te voeren.

Lezen:TopoMS kan chemische bindingen nauwkeurig in realtime analyseren

Het opwindende aan Make-IT van DARPA is dat het bedoeld is om elk molecuul te genereren, en niet alleen farmaceutische producten aan te pakken, maar alle defensiegebieden. De komende jaren zullen onderzoekers geavanceerde analytische instrumenten gebruiken om realtime classificatie van een syntheseproces te integreren en complexere verbindingen te ontwikkelen.