Un grupo de investigadores de la Universidad de Nottingham ha desarrollado nuevas herramientas de inteligencia artificial para alentar a químicos e ingenieros químicos a hacer sus procesos más sostenibles.

El equipo, liderado por el profesor Jonathan Hirst, presidente de Tecnologías Emergentes de la Royal Academy of Engineering del Reino Unido, mejoró un algoritmo de inteligencia artificial famoso para mejorar las predicciones de síntesis retrosintética. La retrosíntesis es el marco que los químicos usan para estudiar cómo sintetizar óptimamente moléculas a partir de materiales de partida fácilmente disponibles. Sus resultados se publican esta semana en la revista Journal of Chemical Information and Modeling.

Este método también está disponible a través del cuaderno de laboratorio electrónico de código abierto AI4Green, en la URL https://ai4green.app.

Hirst dijo: "Los procesos químicos son cruciales para la invención de nuevas moléculas y materiales, impulsando la innovación en todas las industrias —desde la creación de terapias farmacológicas efectivas hasta el suministro de nuevas baterías para energía sostenible. Sin embargo, estos procesos pueden ser tóxicos y destructivos para el medio ambiente, por lo que los químicos deben encontrar nuevas formas de trabajar para lograr resultados más sostenibles. La inteligencia artificial está proporcionando soluciones fáciles de compartir para esto, y esperamos que todos los que trabajen en química usen este nuevo marco".

El equipo AI4Green publicó anteriormente este año en la revista ACS Sustainable Chemistry & Engineering un nuevo método de aprendizaje automático interactivo que ayuda a los químicos a seleccionar solventes más ecológicos, es decir, el medio en el que ocurren las reacciones químicas. Elegir solventes más sostenibles es un factor clave para mitigar el impacto ambiental de los procesos químicos.

Entrenar a la próxima generación de químicos en el uso de herramientas de inteligencia artificial y entornos de investigación digitalizados es crucial. El equipo AI4Green colaboró con la Infraestructura de Datos de Ciencias Físicas (Physical Sciences Data Infrastructure) para desarrollar una versión educativa del cuaderno de laboratorio electrónico AI4Green.

Este cuaderno de experimentos electrónicos se está utilizando en los laboratorios de enseñanza de la Escuela de Química para estudiantes de tercer año de pregrado, con el fin de elevar su conciencia sobre la química sostenible. Los resultados de esta investigación se publicaron en la edición de este mes de la revista Journal of Chemical Education.