Construyendo modelos de IA que comprenden los principios químicos

Connor Coley, profesor asociado del MIT, trabaja en la intersección de la química y el aprendizaje automático para descubrir y diseñar nuevos compuestos farmacéuticos. Su investigación se centra en el desarrollo y despliegue de modelos computacionales para analizar vastas cantidades de posibles compuestos químicos, diseñar nuevos y predecir las vías de reacción para generarlos. Esto se aplica principalmente al descubrimiento de fármacos de moléculas pequeñas, buscando optimizar las reacciones químicas automatizadas y mejorar la síntesis de medicinas mediante machine learning y quimioinformática. Modelos como ShEPhERD y FlowER, desarrollados con una intuición química y principios fundamentales, son utilizados por empresas farmacéuticas para acelerar la creación de fármacos y predecir reacciones químicas.