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Alexa für die Chemie?

Universitätsübergreifendes Projekt will ein offenes Netzwerk aufbauen

16.09.2019

geralt, pixabay.com, CC0

Die Forscher des VCU College of Engineering nutzen künstliche Intelligenz, um den Wissenschaftlern zu helfen, das perfekte Molekül für alles zu finden, vom besseren Shampoo bis zur Beschichtung fortschrittlicher Mikrochips (symbolisches Bild).

Dr. D. Tyler McQuade, Professor am Virginia Commonwealth University College of Engineering, ist Hauptforscher eines Multi-Universitätsprojekts, das darauf abzielt, künstliche Intelligenz zu nutzen, um Wissenschaftlern zu helfen, das perfekte Molekül für alles zu finden, vom besseren Shampoo bis zur Beschichtung fortschrittlicher Mikrochips.

Das Projekt ist eines der ersten in den USA, das im Rahmen eines neuen Pilotprojekts der National Science Foundation (NSF) namens Convergence Accelerator (C-Accel) mit 994.433 US-Dollar gefördert wird. McQuade und seine Mitarbeiter werden ihren Prototyp im März 2020 vorstellen, um zusätzliche Mittel in Höhe von bis zu 5 Millionen Dollar über fünf Jahre zu erhalten.

Adam Luxon, ein Doktorand am Department of Chemical and Life Science Engineering, der von Anfang an dabei war, erklärte es so: "Wir wollen im Wesentlichen die Alexa für die Chemie schaffen."

So wie Amazon, Google und Netflix Datenalgorithmen verwenden, um maßgeschneiderte Prognosen vorzuschlagen, plant das Team den Aufbau eines offenen Netzwerks, das in der Lage ist, molekularwissenschaftliche Daten aus einer Reihe von Quellen wie Wissenschaft, Industrie und Regierung zu kombinieren und den Nutzern zu helfen, den Sinn zu verstehen.

Die Idee steht im Einklang mit dem Ziel des Big Ideas-Projekts "Harnessing the Data Revolution" der NSF, die Forschungsgemeinschaft an der Entwicklung einer fortschrittlichen Cyberinfrastruktur zur Beschleunigung der datenintensiven Forschung zu beteiligen.

Das Team spiegelt die Expertise über mehrere Fachgebiete hinweg wider. Mit McQuade arbeiten James K. Ferri, Ph.D., Professor am VCU Department of Chemical and Life Science Engineering; Carol A. Parish, Ph.D., Professorin für Chemie und der Floyd D. und Elisabeth S. Gottwald Chair am Department of Chemistry an der University of Richmond; und Adrian E. Roitberg, Ph.D., Professor am Department of Chemistry an der University of Florida. Zwei Unternehmen sind ebenfalls beteiligt: Two Six Labs mit Sitz in Arlington, Virginia, und Fathom Information Design mit Sitz in Boston.

Derzeit gibt es kein gemeinsames Netzwerk oder zentrales Portal, auf dem Molekularwissenschaftler und Ingenieure künstliche Intelligenz und datenwissenschaftliche Werkzeuge nutzen können, um Modelle zu erstellen, die ihren Bedürfnissen entsprechen. Und während die Wissenschaftler in der Lage waren, darzustellen, aus welchen Elementen sich ein Molekül zusammensetzt, wie die Atome angeordnet sind und welche Eigenschaften das Molekül hat (z.B. seinen Schmelzpunkt), gibt es keine Standardmethode, um die molekulare Leistung darzustellen - oder vorherzusagen.

Das Team will diese Lücken schließen, indem es das Konzept des "molekularen Abdrucks" weiterentwickelt. Die Projektbeteiligten werden ein neues System entwickeln, das Moleküle repräsentiert, indem sie Strichzeichnung, Geometrie und quantenchemische Berechnungen in einem einzigen, maschinenlesbaren Format kombinieren.

Sie werden eine zentrale Plattform für die Datenerhebung, die Erstellung dieser molekularen Abdrücke und die Entwicklung von Algorithmen für die Gewinnung der Daten entwickeln und maschinelle Lernwerkzeuge entwickeln, um Leistungsprognosemodelle zu erstellen.

"Die Fähigkeit, molekulare Eigenschaften mit Hilfe von Computertechniken zu berechnen und diese Daten mit experimentellen Messungen zu verzahnen, wird Datenbanken erzeugen, die die umfassendsten Ergebnisse in den Molekularwissenschaften liefern werden", sagte Parish.

"Es gibt viele Labors auf der ganzen Welt, die in diesem Bereich arbeiten, aber es gibt nur wenige Organisationsstrukturen, die einen offenen Austausch dieser Daten zum Wohle der Gemeinschaft und des Gemeinwohls fördern", fügte die Gemeinde hinzu. "Wir versuchen, mit anderen zusammenzuarbeiten, um diese Struktur bereitzustellen; ein offenes Wissensnetzwerk oder Repository, in dem Wissenschaftler ihre experimentellen und rechnerischen Daten auf molekularer Ebene ablegen können, im Austausch für benutzerfreundliche Werkzeuge, die bei der Verwaltung und Abfrage der Daten helfen."

Die erste Reaktion bei potenziellen Partnern auf ihre Idee war enorm. Ferri und die anderen haben bereits mehr als ein Dutzend Briefe von Großkonzernen wie Dow und Merck gesammelt, die Interesse an einer Teilnahme bekundeten.

McQuade sagte, dass Chemieingenieure in den Hauptindustrien, einschließlich Konsumgüter- und Öl- und Gasproduzenten, eine Menge Mühe aufwenden, um Experimente durchzuführen, um das Molekül zu bestimmen, das sie verwenden möchten, wie das Finden des besten Shampoozusatzes, der Babys nicht weinen lässt. "Die Fähigkeit, die gewünschten Eigenschaften zu entwerfen, ist immer noch mehr Kunst als Wissenschaft", sagte er. Das Team plant auch die Entwicklung eines Toolkits zur Verarbeitung und Visualisierung der Daten.

Roitberg, dessen Forschungsschwerpunkte fortgeschrittene Visualisierung sind, sagte, dies könnte die Form eines Virtual-Reality-Bereichs annehmen, in dem ein Benutzer Materialien finden könnte, die in Wasser löslich sind, aber zum Beispiel kein Öl, und dann in der Lage sein, nach ähnlichen Materialien in der Nähe zu suchen.

"Wir stellen uns eine sehr interaktive Plattform vor, auf der der Benutzer die Beziehungen zwischen Daten und gewünschten Materialeigenschaften untersuchen kann", sagte er.

Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.

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