{"id":6159,"date":"2017-06-29T12:57:14","date_gmt":"2017-06-29T18:57:14","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=6159"},"modified":"2017-06-29T13:13:49","modified_gmt":"2017-06-29T19:13:49","slug":"maquina-de-aprendizaj","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tech\/maquina-de-aprendizaj\/","title":{"rendered":"M\u00e1quina de aprendizaje podr\u00eda ayudar al dise\u00f1o de los procesos industriales para la fabricaci\u00f3n de medicamentos."},"content":{"rendered":"

Cuando los qu\u00edmicos org\u00e1nicos identificar un compuesto qu\u00edmico \u00fatil – un nuevo f\u00e1rmaco, por ejemplo – que depende de los ingenieros qu\u00edmicos para determinar c\u00f3mo producir en masa ella.<\/p>\n

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\"Captura<\/a><\/p>\n

Podr\u00eda haber 100 secuencias diferentes de reacciones que producen el mismo producto final.\u00a0Pero algunos de ellos utilizan reactivos m\u00e1s baratos y temperaturas m\u00e1s bajas que los dem\u00e1s, y quiz\u00e1s lo m\u00e1s importante, algunos son mucho m\u00e1s f\u00e1ciles de ejecutar de forma continua, con los t\u00e9cnicos de vez en cuando el relleno reactivos en diferentes c\u00e1maras de reacci\u00f3n.<\/p>\n

Hist\u00f3ricamente, la determinaci\u00f3n de la forma m\u00e1s eficiente y rentable para producir una mol\u00e9cula dada ha sido tanto arte como ciencia.\u00a0Pero los investigadores del MIT est\u00e1n tratando de poner este proceso sobre una base emp\u00edrica m\u00e1s seguro, con un sistema inform\u00e1tico que est\u00e1 capacitado en miles de ejemplos de reacciones experimentales y que aprende a predecir cu\u00e1les ser\u00e1n los principales productos de la reacci\u00f3n.<\/p>\n

El trabajo de los investigadores aparece en la revista de la Sociedad Americana de Qu\u00edmica\u00a0Central Science\u00a0.\u00a0Como todos los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico, la de ellos presenta sus resultados en t\u00e9rminos de probabilidades.\u00a0En las pruebas, el sistema fue capaz de predecir de una reacci\u00f3n importante producto 72 por ciento del tiempo;\u00a087 por ciento de las veces, se clasific\u00f3 el producto mayoritario entre sus tres resultados m\u00e1s probables.<\/p>\n

\u201cHay claramente una gran cantidad sabe acerca de las reacciones de hoy\u201d, dice Klavs Jensen, el profesor Warren K. Lewis de Ingenier\u00eda Qu\u00edmica en el MIT y uno de los cuatro autores principales en el papel \u201c, pero es una, habilidad adquirida altamente evolucionado para mirar a una mol\u00e9cula y decidir c\u00f3mo se va a sintetizarlo a partir de materiales de partida \u201c.<\/p>\n

Con el nuevo trabajo, Jensen dice, \u201cla visi\u00f3n es que usted ser\u00e1 capaz de subir a un sistema y decir, ‘quiero hacer esta mol\u00e9cula.\u00a0El software le indicar\u00e1 la ruta que debe hacerlo desde, y la m\u00e1quina har\u00e1 que sea.\u201d<\/p>\n

Con una probabilidad del 72 por ciento de identificar principal producto de una reacci\u00f3n, el sistema a\u00fan no est\u00e1 listo para anclar el tipo de s\u00edntesis qu\u00edmica completamente automatizado que Jensen prev\u00e9.\u00a0Sin embargo, podr\u00eda ayudar a los ingenieros qu\u00edmicos convergen m\u00e1s r\u00e1pidamente en la mejor secuencia de reacciones – y posiblemente sugerir secuencias que no podr\u00edan de otro modo han investigado.<\/p>\n

Jensen se uni\u00f3 en el papel por el primer autor Connor Coley, un estudiante graduado en ingenier\u00eda qu\u00edmica;\u00a0William Green, el Profesor Hoyt C. Hottel de Ingenier\u00eda Qu\u00edmica, que, con Jensen, co-asesora Coley;\u00a0Regina Barzilay, el profesor Delta Electr\u00f3nica de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica;\u00a0y Tommi Jaakkola, el profesor Thomas Siebel de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica.<\/p>\n

Una mol\u00e9cula org\u00e1nica simple puede consistir en docenas e incluso cientos de \u00e1tomos.\u00a0Pero una reacci\u00f3n entre dos de tales mol\u00e9culas podr\u00eda implicar s\u00f3lo dos o tres \u00e1tomos, que romper sus enlaces qu\u00edmicos existentes y formar otras nuevas.\u00a0Miles de reacciones entre cientos de diferentes reactivos a menudo se reducen a una sola reacci\u00f3n, compartida entre el mismo par de \u201csitios de reacci\u00f3n.\u201d<\/p>\n

Una mol\u00e9cula org\u00e1nica grande, sin embargo, podr\u00eda tener m\u00faltiples sitios de reacci\u00f3n, y cuando se encuentra con otra mol\u00e9cula org\u00e1nica grande, s\u00f3lo una de las varias reacciones posibles entre ellos en realidad se llevar\u00e1 a cabo.\u00a0Esto es lo que hace la reacci\u00f3n predicci\u00f3n autom\u00e1tica tan complicado.<\/p>\n

En el pasado, los qu\u00edmicos han construido modelos inform\u00e1ticos que caracterizan las reacciones en t\u00e9rminos de interacciones en los sitios de reacci\u00f3n.\u00a0Pero con frecuencia requieren la enumeraci\u00f3n de las excepciones, las cuales tienen que ser investigado de forma independiente y codificado a mano.\u00a0El modelo podr\u00eda declarar, por ejemplo, que si la mol\u00e9cula A tiene sitio de reacci\u00f3n X, y la mol\u00e9cula B tiene sitio de reacci\u00f3n Y, entonces X e Y reaccionar\u00e1n para formar grupo Z – a menos que la mol\u00e9cula A tambi\u00e9n tiene sitios de reacci\u00f3n P, Q, R, S , T, u, o V.<\/p>\n

No es raro que un solo modelo para requerir m\u00e1s de una docena de excepciones enumeradas.\u00a0Y el descubrimiento de estas excepciones en la literatura cient\u00edfica y agregarlos a los modelos es una tarea laboriosa, lo que ha limitado la utilidad de los modelos.<\/p>\n

Uno de los principales objetivos del nuevo sistema los investigadores del MIT es de evitar este arduo proceso.\u00a0Coley y sus co-autores comenzaron con 15.000 reacciones observadas emp\u00edricamente reportados en las solicitudes de patentes de Estados Unidos.\u00a0Sin embargo, debido a que el sistema de aprendizaje de m\u00e1quina ten\u00eda que aprender lo que no se producen reacciones, as\u00ed como aquellos que lo har\u00eda, ejemplos de reacciones exitosas no fueron suficientes.<\/p>\n

Ejemplos<\/h2>\n

As\u00ed, por cada par de mol\u00e9culas en una de las reacciones mencionadas, Coley tambi\u00e9n gener\u00f3 una bater\u00eda de productos adicionales posibles, basado en sitios de reacci\u00f3n de las mol\u00e9culas.\u00a0Se alimenta entonces descripciones de reacciones, junto con sus listas ampliadas artificialmente de posibles productos, a un sistema de inteligencia artificial conocida como una\u00a0red neuronal<\/a>\u00a0, que se encarga de clasificar los posibles productos en orden de probabilidad.<\/p>\n

De este entrenamiento, la red aprendi\u00f3 esencialmente una jerarqu\u00eda de reacciones – la cual las interacciones a lo que los sitios de reacci\u00f3n tiende a prevalecer sobre la que otros – y sin la anotaci\u00f3n humana laborioso.<\/p>\n

Otras caracter\u00edsticas de una mol\u00e9cula pueden afectar a su reactividad.\u00a0Los \u00e1tomos en un sitio de reacci\u00f3n dada pueden, por ejemplo, tienen diferentes distribuciones de carga, dependiendo de qu\u00e9 otros \u00e1tomos est\u00e1n alrededor de ellos.\u00a0Y la forma f\u00edsica de una mol\u00e9cula puede hacer que un sitio de reacci\u00f3n de dif\u00edcil acceso.\u00a0Por lo tanto el modelo de los investigadores del MIT tambi\u00e9n incluye medidas num\u00e9ricas de estas dos caracter\u00edsticas.<\/p>\n

De acuerdo con Richard Robinson, investigador-tecnolog\u00edas qu\u00edmicas a la compa\u00f1\u00eda farmac\u00e9utica Novartis, el sistema de los investigadores del MIT \u201cofrece un enfoque diferente para el aprendizaje autom\u00e1tico dentro del campo de la s\u00edntesis dirigida, que en el futuro podr\u00eda transformar la pr\u00e1ctica de dise\u00f1o experimental a mol\u00e9culas espec\u00edficas \u201c.<\/p>\n

\u201cEn la actualidad nos basamos en gran medida de nuestra propia formaci\u00f3n retrosint\u00e9tico, que est\u00e1 alineado con nuestras propias experiencias personales y aumentada con los motores de b\u00fasqueda reacci\u00f3n de base de datos\u201d, dice Robinson.\u00a0\u201cEsto nos sirve bien pero a menudo todav\u00eda se traduce en una tasa de fracaso significativo.\u00a0Incluso los qu\u00edmicos altamente experimentados a menudo se sorprenden.\u00a0Si se va a sumar todos los fracasos acumulados de s\u00edntesis como industria, esto probablemente se relacionan con un tiempo significativo y la inversi\u00f3n de costes.\u00a0\u00bfY si pudi\u00e9ramos mejorar nuestra tasa de \u00e9xito?\u201d<\/p>\n

Los investigadores del MIT, Robinson dice, \u201chan demostrado h\u00e1bilmente un nuevo enfoque para lograr un mayor rendimiento reacci\u00f3n predictivo respecto a los m\u00e9todos convencionales.\u00a0Al aumentar la literatura informado con ejemplos reacci\u00f3n negativa, el conjunto de datos tiene m\u00e1s valor \u201c.<\/p>\n

Fuente:<\/strong> MIT<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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