Chemieroboter mit künstlicher Intelligenz findet neue Reaktionswege

Wissenschaftler der Universität Glasgow haben einen Syntheseroboter trainiert, die unter bestimmten Bedingungen vielversprechendsten neuen Verbindungen und Reaktionswege herauszufinden.

Bild: University of Glasgow
Forscher um Lee Cronin ließen einen Syntheseroboter den Raum der möglichen Produkte von 18 Ausgangsstoffen erkunden.

Der Begriff Hochdurchsatzexperiment könnte in der Chemie eine ganz neue Dimension bekommen: Wissenschaftler der Universität Glasgow haben in der Zeitschrift „Nature“ eine Publikation veröffentlicht, in der sie einen mit künstlicher Intelligenz ausgestatteten Syntheseroboter beschreiben. Das System wurde daraufhin konzipiert, neue Reaktionswege und bisher unbekannte Verbindungen zu finden, ohne durch die Einträge in bestehende Datenbanken oder die bekannten Regeln der Organischen Chemie limitiert zu sein.

 

Der Roboter lernt schnell

Dahinter steht ein Lernalgorithmus, der mit digital verfügbarer chemischer Information gefüttert werden kann, um neue Reaktionswege vorherzusagen. Die Forschergruppe rund um Lee Cronin, den Inhaber des Regius-Lehrstuhls für Organische Chemie an der Universität Glasgow, startete dabei mit 18 chemischen Verbindungen als Ausgangsstoffen, nach der Untersuchung von etwa 100 möglichen Reaktionen (nach Angaben der Forscher nur etwa zehn Prozent der mit diesen Verbindungen möglichen Transformationen) soll der Roboter bereits imstande gewesen sein, mit einer Genauigkeit von 80 Prozent vorherzusagen, welche Kombinationen von Ausgangsprodukten zu neuen Reaktionstypen und Molekülen führen. Bei der Untersuchung der vorgeschlagenen Reaktionswege wurden bisher unbekannte Verbindungen und Reaktionswege entdeckt und einer davon sogar in die Spitzengruppe („Top 1 %“) der einzigartigsten bekannten Reaktionen eingereiht.

Cronin glaubt, dass mit diesem Ansatz der Raum der möglichen chemischen Verbindungen kostengünstiger, sicherer und mit weniger anfallendem Abfall durchmessen werden könnte, um so etwa neue Arzneimittelkandidaten oder Moleküle für technische Anwendungen zu finden.