Bir hedef molekül üretmek için birçok olası sentez yolu olduğu olduğundan dolayı doğru ve verimli yolları bulmak büyük çaba gerektirir. Her bir reaksiyonun başarısı çok sayıda parametreye bağlı olduğundan, deneyimli kimyagerler için bile bir reaksiyonun gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini ve hatta ne kadar iyi çalışacağını tahmin etmek her zaman mümkün değildir. Bu durumu iyileştirmek için Münster Üniversitesi'nden kimyager ve bilgisayar bilimcilerinde oluşan ekip güçlerini birleştirdi ve “Chem” dergisinde yayınlanan bir AI aracı geliştirdi.

Yapılan çalışmanın odağı, programın genel uygulanabilirliği üzerinedir. Böylece diğer kimyagerler kendi çalışmaları için kolayca kullanabilirler. Bunu sağlamak için model, doğrudan moleküler yapılara odaklanmaktadır. Her organik bileşik, prensip olarak görüntülü bir grafik olarak temsil edilmektedir. Bu grafiklerde, kimyasal ortam olarak adlandırılan ortamın mümkün olduğunca doğru bir şekilde yakalanması için basit yapısal sorgular yapılabilir.

Bu tür birbirini takip eden birçok sorgunun kombinasyonu, moleküler parmak izi ile sonuçlanır. Bu basit sayı dizileri, yapısal benzerlikleri bulmak için kemoinformatikte uzun süredir kullanılmaktadır ve bilgisayar destekli uygulamalar için çok uygundur. Yaklaşımlarında yazarlar, her bir molekülün kimyasal yapısını mümkün olduğunca doğru bir şekilde temsil etmek için çok sayıda parmak izi kullanmaktadırlar. Araştırma ekibinden Marius Kühnemund, "Bu şekilde, tamamen farklı reaksiyon sonuçlarını tahmin etmek için kullanılabilecek sağlam bir sistem geliştirebildik. Aynı model, hem verimleri hem de stereoseçicilikleri tahmin etmek için kullanılabilir, bu da benzersizdir" diyor.

Ekip, programlarının kolayca uygulanabileceğini ve makine öğrenimi için orijinal olarak yaratılmamış bir veri kümesini kullanarak, özellikle modern robotlarla birlikte doğru tahminlere izin verdiğini gösterdiler.

Ekip, programlarını daha da geliştirmeye ve gelecekte yeni işlevlerle donatmaya devam edeceğini belirtiyor. Araştırma ekibinde yer alan Frank Glorius kendinden emin olarak “Çok miktarda karmaşık verinin değerlendirilmesi söz konusu olduğunda, bilgisayarlar temelde bizden üstündür. Bununla birlikte, amacımız kimyagerleri makinelerle değiştirmek değil, mümkün olduğunca etkili bir şekilde desteklemek. Yapay zekaya dayalı modeller, kimyasal sentezlere yaklaşımımızı önemli ölçüde değiştirebilir. Ama biz hala en başındayız” diyor.

Kaynak: https://www.chemeurope.com/