Probablemente, el área de investigación más importante de la Química es la síntesis de nuevas moléculas que posean propiedades deseadas. La estrategia que se ha revelado más productiva en esta tarea es el análisis retro sintético. Este análisis parte de la estructura química de la molécula final que se pretende conseguir e intenta ir hacia atrás, es decir, identificar las reacciones químicas entre moléculas cada vez más simples que la podrían originar. Aún con esta estrategia, la creatividad e intuición de una mente humana bien entrenada en el conocimiento químico son absolutamente necesarias, y no siempre garantizan el éxito de la operación. Esto es así por diversas razones, entre las que podemos mencionar que las reglas de la Química tienen sus excepciones y no siempre funcionan de la forma esperada.
Automatización de la inteligencia química

La síntesis química puede ser asimilada a un juego de estrategia en el que, conociendo sus reglas, es necesario tomar decisiones a cada paso para conseguir el éxito final. Por consiguiente, algoritmos similares a los empleados en inteligencia artificial para jugar al ajedrez y al Go podrían ser empleados también para conseguir que los ordenadores aprendan a sintetizar moléculas complejas.

Esto es precisamente lo que ha conseguido un grupo de investigadores, mediante la combinación de la estrategia llamada árbol de búsqueda de Monte Carlo con tres redes neuronales capaces de aprender. La estrategia de Monte Carlo consiste en tomar al azar varias decisiones encaminadas a alcanzar un objetivo dado y comprobar más tarde cuál de ellas ha tenido mayor éxito. Es equivalente a jugar una misma partida de ajedrez muchas veces, tomando diferentes opciones en cada movimiento para finalmente conseguir los movimientos óptimos conducentes a la victoria. Las redes neuronales son capaces de aprender, de extraer las reglas de esos movimientos, y de implementarlos en partidas nuevas.
En el caso que nos ocupa, una misma partida correspondería a la síntesis de una molécula concreta y partidas nuevas corresponderían a la síntesis de otras moléculas diferentes. Evidentemente, lo aprendido con una o varias “partidas de síntesis química” puede luego aplicarse a “partidas nuevas”.

Este sistema informático inteligente no parte de la nada, sino que los investigadores lo alimentan con el conocimiento químico conseguido hasta ahora. Para ello, extraen las reglas de transformación química de unas moléculas en otras a partir de 12,4 millones de reacciones químicas confirmadas, almacenadas en la base de datos Reaxys. Con estas reglas entrenan a las redes neuronales para que aprendan a utilizarlas de modo que sean capaces de predecir qué reglas utilizar para conseguir una nueva molécula. Este conocimiento es afinado más tarde por la propia máquina con la estrategia Monte Carlo, lo que consigue que esta aumente su conocimiento químico.

Los científicos prueban la eficacia de su sistema haciendo que la máquina diseñe estrategias de síntesis para nueve moléculas complejas y mostrando luego estas estrategias, junto con otras diseñadas por humanos, a 45 expertos en síntesis química. Ninguno de ellos consideró a las estrategias propuestas por la máquina inferiores en ningún caso a las humanas.

Referencia: Marwin H. S. Segler et al. (2018). Planning chemical syntheses with Deep neural networks and symbolic AI. Nature. http://www.nature.com/doifinder/10.1038/nature25978

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