VINACHEM

Ngày nay, có rất nhiều phản ứng hóa học đã được biết đến và có nhiều quy trình khác nhau cho phép sản xuất các hợp chất mong muốn. Yêu cầu quan trọng đối với các nhà hóa học lúc này là phải tìm ra quy trình tốt nhất và phát hiện các hoạt tính hóa học mới để có thể lập ra các quá trình sản xuất thân thiện môi trường hơn và hiệu quả hơn trong sản xuất hóa chất, dược phẩm cũng như vật liệu. Tuy nhiên, việc phát hiện các phản ứng mới thường là quá trình không thể dự đoán trước, tốn rất nhiều thời gian và đòi hỏi kiến thức rất chuyên sâu.

Các nhà khoa học tại Đại học Tổng hợp Glasgow (Anh) vừa qua đã thiết kế, chế tạo và lập trình một robot thao tác với hóa chất, có khả năng sàng lọc và dự báo hoạt tính hóa học mới bằng cách sử dụng phương pháp học máy.

Đây là một hệ thống robot trí tuệ nhân tạo áp dụng cho các quá trình tổng hợp hóa học hữu cơ, nó có khả năng khảo sát nhanh hoạt tính của một chuỗi các tác nhân phản ứng. Sau khi chỉ thực hiện khoảng 10% trong số 969 phản ứng có thể có của một nhóm 18 tác nhân phản ứng, hệ thống robot này đã có khả năng dự báo với độ chính xác 86% hoạt tính của 90% các phản ứng còn lại. Sau đó, nó tự động thực hiện nhiều đợt thí nghiệm dựa trên các dữ liệu về hoạt tính đã thu được, trong khi đó nó liên tục cập nhật cơ sở dữ liệu và cuối cùng đã phát hiện 4 phản ứng mới. Tiếp theo, các nhà khoa học đã tự thực hiện những phản ứng mới đó, tách và miêu tả tính chất của các hợp chất mà họ thu được.

Một nhà nghiên cứu trong nhóm cho biết, họ thật sự ngạc nhiên khi thấy hệ thống có khả năng phát hiện các phản ứng mới và các phân tử mới, đặc biệt là phát hiện cấu trúc của phân tử - đây là một điều thực sự kỳ lạ và bất ngờ.

Nhà hóa học robot

Robot của các nhà khoa học tại Đại học Glasgow có thể thực hiện đến 36 thí nghiệm mỗi ngày - nhiều hơn gấp khoảng 10 lần so với con người. Nó tự xây dựng một cơ sở dữ liệu với thông tin về phản ứng hóa học bằng cách trước tiên lựa chọn ngẫu nhiên và kết hợp các tác nhân phản ứng từ một nhóm tác nhân đã cho. Sau đó, các mẫu của từng hỗn hợp được phân tích để xác định hoạt tính bằng cách xác định quang phổ của chúng theo thời gian thực, ví dụ quang phổ NMR, quang phổ hồng ngoại và phổ khối, thông qua các cảm biến lắp đặt bên trong.

Các nhà khoa học cũng thiết kế thuật toán học máy để robot có thể nhận ra hoạt tính hóa học dựa trên các khác biệt trong quang phổ của các tác nhân phản ứng ban đầu, sau đó nó sẽ phân loại các hỗn hợp phản ứng là có hoạt tính hay không có hoạt tính. Dữ liệu này được nạp trở lại robot để quyết định về đợt thí nghiệm tiếp theo. Điều đó có nghĩa là hệ thống có khả năng tự xây dựng một hình ảnh về việc các tác nhân phản ứng sẽ phản ứng với nhau như thế nào và đánh giá xem phản ứng có triển vọng thành công hay không. Nhờ đó, hệ thống có thể ưu tiên những phản ứng mà nó “nghĩ” rằng có tiềm năng lớn nhất. áp dụng cách làm này, “nhà hóa học robot” đã phát hiện 4 phản ứng mới - 2 phản ứng với 2 thành phần và 2 phản ứng với 3 thành phần.

Do hệ thống không có thông tin trước -ngoại trừ dữ liệu về quang phổ của các tác nhân ban đầu, cần thiết để đưa vào thuật toán học máy - nên nó xây dựng cơ sở dữ liệu từ đầu. Theo các nhà khoa học, đây là điều mong muốn đối với việc phát hiện phản ứng mới, vì nó loại bỏ tính thiên vị và cho phép hệ thống khảo sát tự do hơn. Các nhà khoa học trong nhóm nghiên cứu đã rất xúc động khi thấy hệ thống lần đầu tiên tự tiến hành điều chỉnh và khảo sát, vì các hệ thống hóa học tự động bình thường hiện nay chỉ làm những gì chúng được yêu cầu mà không có tính sáng tạo.

Ý nghĩa đột phá

Theo một chuyên gia về tổng hợp phân tử nhỏ tại Đại học Illinois (Mỹ), một trong những khía cạnh đáng chú ý của nghiên cứu trên là việc kết hợp tổng hợp hóa học tự động với nhiều phương thức tự động phân tích sản phẩm và học máy vào một chu trình khép kín, có khả năng tự động tìm kiếm một mục tiêu hóa học phức tạp. Nếu trong tương lai các chu trình khép kín như vậy có thể giúp giải quyết một số vấn đề khó khăn nhất nhưng cũng có tiềm năng biến đổi lớn nhất trong lĩnh vực hoạt tính hóa học thì chúng sẽ có tác động đột phá đối với các quá trình và khả năng tạo ra các phân tử mới.

Một chuyên gia về học máy tại Đại học Tổng hợp Manchester (Anh) cho rằng, robot tổng hợp dựa trên trí tuệ nhân tạo sẽ dẫn đến quá trình tổng hợp hữu cơ thế hệ mới với thiết kế tự động và khả năng sàng lọc tối ưu. Trong tương lai, người ta có thể sử dụng kết hợp phương pháp học máy để khảo sát có hiệu quả không gian phản ứng, dựa trên thuật toán học máy sâu có thể rút ra các thông tin hóa học nhằm mục đích dự báo các quá trình tổng hợp hữu cơ kiểu mới.

Các nhà khoa học hy vọng, hệ thống robot mới sẽ giúp phát hiện những hạng mục hoàn toàn mới của các phản ứng hóa học, có thể thách thức lý thuyết về cấu trúc và liên kết hóa học hiện nay của chúng ta. Họ cũng dự định sẽ kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết với các ứng dụng thiết thực như phát hiện dược phẩm mới hoặc các tính năng vật liệu mới.

HS

Theo ChemistryWorld, 7/2018