Construyendo modelos de IA que comprenden principios químicos

El profesor asociado del MIT, Connor Coley, lidera la investigación en la interfaz de la química y el aprendizaje automático, desarrollando modelos computacionales para identificar, diseñar y predecir compuestos químicos como posibles fármacos. Su trabajo se enfoca en la búsqueda de medicamentos de moléculas pequeñas, utilizando la inteligencia artificial para analizar una vasta cantidad de compuestos y optimizar reacciones químicas. Coley busca integrar la intuición química en estos modelos, como se observa en el desarrollo de ShEPhERD para evaluar moléculas de fármacos y FlowER para predecir productos de reacción, ambos buscando una mejor comprensión de los caminos de reacción y los principios físicos.