**Un modèle d’intelligence artificielle révolutionne la prédiction des réactions chimiques**
La conception de nouvelles réactions chimiques repose souvent sur la compréhension du « point de non-retour » : l’état de transition. Ce stade critique d’une réaction chimique, où la réaction doit impérativement avancer, est très difficile à observer expérimentalement en raison de sa nature fugace. Jusqu’à présent, les méthodes pour prédire cet état nécessitaient d’importantes ressources informatiques et de longues heures de calcul.
**Une avancée majeure grâce à l’apprentissage automatique**
Une équipe de chercheurs du MIT a développé un modèle d’apprentissage automatique, React-OT, capable de prédire l’état de transition en moins d’une seconde avec une précision notable. Cette innovation permet aux chimistes de concevoir plus facilement des réactions chimiques pour produire des composés utiles, allant des médicaments aux carburants.
Ce modèle améliore considérablement les méthodes existantes grâce à une meilleure estimation initiale basée sur une interpolation linéaire, qui positionne les atomes à mi-chemin entre leur configuration initiale et finale dans la réaction. Cette approche évite les conjectures aléatoires des modèles antérieurs, réduisant ainsi le nombre d’étapes nécessaires et le temps de calcul à environ 0,4 seconde, avec une précision améliorée d’environ 25 %.
**Une efficacité et une précision accrues pour une large gamme de réactions**
React-OT a été entraîné sur un vaste ensemble de données comprenant 9 000 réactions chimiques impliquant des molécules organiques et inorganiques. Il a également démontré sa capacité à généraliser ses prédictions à des réactions plus complexes et à des molécules de grande taille, souvent difficiles à modéliser en raison de chaînes latérales non impliquées directement dans la réaction. Cette adaptabilité est cruciale, notamment pour des réactions comme la polymérisation qui concernent de très grosses molécules.
Les chercheurs travaillent déjà à élargir la portée du modèle à des réactions impliquant d’autres éléments tels que le soufre, le phosphore, et le lithium, augmentant ainsi son champ d’application.
**Vers une chimie plus durable et accessible**
Heather Kulik, professeure de génie chimique au MIT, souligne l’importance d’un tel outil pour concevoir des procédés chimiques plus durables et économes en énergie. Le recours à React-OT pourrait réduire considérablement les besoins en calcul, alliant rapidité et efficacité, et ainsi diminuer l’impact environnemental de ces simulations.
D’autres experts, comme Markus Reiher de l’ETH Zurich, saluent cette innovation qui accélère la recherche et optimise les processus, tout en réduisant la consommation énergétique.
De plus, l’équipe du MIT a mis à disposition une application dédiée permettant aux chercheurs d’accéder facilement à ce modèle. En entrant les structures des réactifs et produits, les utilisateurs peuvent obtenir rapidement la structure de l’état de transition et évaluer la probabilité de la réaction envisagée.
**Un bond en avant pour la recherche chimique**
Cette avancée promet de transformer la manière dont les chimistes abordent la conception des réactions, rendant accessible et rapide une étape cruciale dans la recherche de nouveaux matériaux et médicaments. Le développement de React-OT illustre parfaitement le potentiel des méthodes d’intelligence artificielle couplées à la chimie computationnelle pour répondre aux défis scientifiques et environnementaux du 21e siècle.
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