Inteligência artificial prevê reações químicas com nova abordagem generativa

Pesquisadores do MIT desenvolveram o modelo FlowER, que promete revolucionar a previsão de reações químicas ao integrar princípios fundamentais da física, como a conservação de massa e elétrons. O estudo foi publicado em 20 de agosto na revista *Nature* e representa um avanço significativo em relação a tentativas anteriores que falharam por não considerar essas leis.

O modelo FlowER, criado por uma equipe liderada pelo professor Connor Coley, utiliza uma matriz de elétrons para rastrear a transformação de substâncias durante as reações. Joonyoung Joung, um dos autores, destacou que a previsão de resultados químicos é crucial, especialmente na desenvolvimento de novos medicamentos. A abordagem anterior, que focava apenas nos insumos e produtos finais, ignorava etapas intermediárias e a necessidade de manter a massa constante.

A inovação se baseia em um método da década de 1970, que permite a representação precisa dos elétrons envolvidos nas reações. Mun Hong Fong, ex-engenheiro de software e coautor do estudo, afirmou que essa representação é fundamental para garantir a conservação de átomos e elétrons. O modelo já foi treinado com dados de mais de um milhão de reações químicas, embora ainda não inclua certos metais e reações catalíticas.

O FlowER é um sistema em estágio inicial, mas já demonstra potencial para predizer reações em áreas como química medicinal e descoberta de materiais. Coley ressaltou que, apesar das limitações atuais, o modelo pode ser uma ferramenta valiosa para mapear caminhos de reações e avaliar reatividade. O acesso ao modelo será disponibilizado gratuitamente no GitHub, promovendo a colaboração e o avanço na pesquisa química.

Os pesquisadores estão animados com as possibilidades futuras, incluindo a expansão do modelo para incluir reações mais complexas e a exploração de ciclos catalíticos. O trabalho foi apoiado pela Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis e pela National Science Foundation.