Construyendo modelos de IA que entienden 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 descubrir y diseñar nuevos compuestos de fármacos. Su trabajo busca identificar candidatos a fármacos más rápidamente, aplicando principios químicos fundamentales a los modelos de IA. Su laboratorio ha desarrollado enfoques computacionales como ShEPhERD para evaluar moléculas de fármacos y FlowER para predecir reacciones químicas, lo que ya está siendo utilizado por compañías farmacéuticas.