Gần đây, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, AI) là một trong những lĩnh vực được trích dẫn nhiều nhất trong hóa học. Hóa học và Trí tuệ nhân tạo có mối liên hệ chặt chẽ với nhau! Các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo và Hóa học trong ngành chăm sóc sức khỏe chủ yếu tập trung vào khám phá và phát triển thuốc.
Với sự tích hợp của công nghệ và y học, tạo ra các công thức mới và sản xuất thuốc đã phát triển đáng kể. Do công nghệ và thiết bị phức tạp được sử dụng bởi các nhà khoa học, phương pháp này cũng là sản phẩm của quá trình nghiên cứu và phát triển cải tiến trong ngành kinh doanh dược phẩm. Tuy nhiên, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hóa học không chỉ giới hạn trong việc phát triển thuốc, mà nó còn vượt ra ngoài lĩnh vực nghiên cứu phân tử và tạo liên kết hóa học, vốn là nền tảng của khoa học hóa học. Khi nói đến hóa học và các lĩnh vực liên quan, AI có thể trợ giúp mọi thứ, từ tổng hợp phân tử đến xác định thuộc tính phân tử. Trong bài đánh giá này, chúng tôi đã cố gắng cung cấp một cái nhìn tổng quan về cách AI hỗ trợ các nhà nghiên cứu và nhà khoa học chứng minh tính hữu ích và khả năng ứng dụng của chúng trong quá trình phát triển và phân phối thuốc.
John Mc Carthy là người đầu tiên đặt ra thuật ngữ trí tuệ nhân tạo vào năm 1956. Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của khoa học máy tính liên quan đến quá trình học máy, có thể thực hiện các nhiệm vụ khác nhau thường yêu cầu trí thông minh của con người. Có lẽ trí tuệ nhân tạo là sự sao chép trí tuệ của con người vào máy. Nó là một phần thiết yếu của ngành công nghệ vì nó giúp thu thập và phân tích dữ liệu với chi phí thấp và môi trường làm việc an toàn. Trí tuệ nhân tạo có nhiều ứng dụng, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, suy luận vấn đề, lập chiến lược, v.v. Nó có thể sửa đổi các đối tượng dựa trên yêu cầu của chính nó. Trí tuệ nhân tạo rất hữu ích trong lĩnh vực kỹ thuật và có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực hóa học. Sẽ rất hữu ích khi thiết kế một phân tử và dự đoán các tính chất khác nhau của nó như điểm nóng chảy, độ hòa tan, độ ổn định, HOMO/LUMO, v.v. . Trí tuệ nhân tạo cũng hữu ích trong việc khám phá thuốc và xác định cấu trúc trong thời gian ngắn hơn, điều này cũng mang lại hiệu quả về chi phí. Nhiều nhà hóa học đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định tác dụng của hóa chất và cũng hữu ích trong việc xác định mô hình cấu trúc của các phân tử khác nhau.
Ví dụ như năm 2020-2023, cả thế giới đang phải hứng chịu đại dịch vi-rút corona, vì vậy trí tuệ nhân tạo và cảm biến COVID-19 này giúp kiểm tra cấu trúc của vi-rút corona, vòng đời, con đường lây nhiễm và các vị trí chức năng hữu ích cho việc khám phá phương pháp điều trị và cơ chế bệnh sinh. Sự kết hợp giữa công nghệ nhân tạo và IoT (internet vạn vật) được sử dụng để chống lại SARS-COV-2. Trong thời gian phong tỏa trong đại dịch COVID-19, một hệ thống trí tuệ nhân tạo được sử dụng để chia sẻ các chính sách quốc gia và giáo dục mọi người về COVID-19 nhằm điều chỉnh các giao thức quốc gia và chia sẻ dữ liệu sức khỏe một cách hợp lý.
Minh họa quá trình tổng hợp thuốc nhờ trí tuệ nhân tạo (AI)
Hệ thống trí tuệ nhân tạo này tốn ít thời gian hơn đáng kể và cung cấp đầu ra trong khoảng thời gian ngắn hơn dựa trên thông tin đầu vào do ai đó cung cấp. Phần mềm dựa trên máy này cũng có thể giúp giải quyết nhiều vấn đề khác liên quan đến hóa học. Ứng dụng đầu tiên và quan trọng nhất của AI trong hóa học là dự đoán các tính chất phân tử. Việc phát hiện các đặc tính phân tử đã giúp nhà khoa học đánh giá tiềm năng của các phân tử giả định. Cùng với đó, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong thiết kế phân tử đã kích hoạt những khám phá mang tính cách mạng trong lĩnh vực hóa học. Các ứng dụng hàng đầu khác của trí tuệ nhân tạo trong hóa học là quá trình khám phá thuốc, phản ứng tái tổng hợp, phân tích dự đoán,
Quá trình khám phá thuốc đòi hỏi khắt khe trong cuộc sống hàng ngày, nhưng tỷ lệ của quá trình này thấp do tính chất đa mục tiêu của nó. Trí tuệ nhân tạo rất hữu ích trong việc khám phá thuốc bằng cách sử dụng bộ dữ liệu có sẵn trước đó. Các thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo là công cụ để tạo ra một loại thuốc từ một phân tử phức tạp lớn, trong khi việc tạo ra một loại thuốc theo cách thủ công là rất khó. Điều này cũng hữu ích trong việc phát hiện ra các mô hình ẩn của các phân tử phức tạp lớn. Trí tuệ nhân tạo cũng chứa nhiều thuật toán hữu ích trong việc thiết kế một phân tử mới và tìm ra vị trí hoạt động trong một loại thuốc. Trí tuệ nhân tạo cung cấp một lượng lớn tập dữ liệu hữu ích trong việc xác định các mẫu giữa tập huấn luyện và kiểm soát nội bộ và tính toán các mẫu mới. Tính năng này của học máy giúp xác định tài liệu. Trí tuệ nhân tạo cũng là một phần thiết yếu của nhiều ứng dụng như trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Ví dụ khi nghiên cứu, nhóm đã phải sử dụng Google, Siri và Alexa để tìm kiếm thứ gì đó và nói chuyện với trợ lý giọng nói Siri và Alexa.
Như chúng ta đã biết, tổng hợp một phân tử hữu cơ là nhiệm vụ quan trọng nhất trong hóa học hữu cơ. Với mục đích tổng hợp, các nhà khoa học đã sử dụng phần mềm hỗ trợ máy tính này trong nhiều năm. Đối với thế hệ sản phẩm mới, một lượng lớn tập dữ liệu dựa trên trí tuệ nhân tạo được sử dụng bởi một nhà khoa học trong đó nguyên liệu ban đầu đã được biết và chỉ tập trung vào phân tử mục tiêu. Kết hợp trí tuệ nhân tạo với sinh học rất hữu ích để tổng hợp một phân tử mới hữu ích để chữa bệnh. Một số phương pháp học máy kết hợp với học tích cực tự nhiên tương tự như khái niệm về các vòng lặp phản hồi. Học tích cực là quá trình tìm kiếm vấn đề một cách thông minh và cung cấp một con đường hiệu quả cho vấn đề này. Dựa trên các mục tiêu và dữ liệu có sẵn, tất cả các loại trí tuệ nhân tạo có thể tìm thấy khả năng ứng dụng trong hóa học. Trí tuệ nhân tạo có nhiều công cụ mạnh đủ để giải quyết và xử lý các vấn đề hóa học. Trí tuệ nhân tạo rất hữu ích để xác định các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu và cung cấp giải pháp cho mọi vấn đề. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể cung cấp kết quả phản ứng từ dữ liệu có sẵn trước đó.
Trí tuệ nhân tạo cũng đang đóng một vai trò thiết yếu trong quá trình tổng hợp lại. Quá trình Tổng hợp lại bắt đầu từ phân tử mục tiêu và tiếp tục cho đến khi nhận được tiền chất ban đầu của phân tử đó và với sự trợ giúp của tiền chất đơn giản này, có thể tổng hợp một phân tử mới. Trí tuệ nhân tạo cũng có giá trị trong xử lý nước thải. Kỹ thuật này thực hiện một số thuật toán cho nhà máy xử lý nước thải để làm cho phân tích dễ hiểu hơn và loại bỏ các chất ô nhiễm khỏi nước. Kết hợp trí tuệ nhân tạo với công nghệ nano cung cấp các công cụ mới cho công nghệ thông tin và truyền thông có tác động đáng kể đến xã hội của chúng ta .
Công việc đánh giá này được thực hiện chủ yếu để cung cấp thông tin về trí tuệ nhân tạo, có thể được sử dụng trong hóa học. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta và nó đã trở thành một phần thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Bài đánh giá này tập trung chủ yếu vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong hóa học. Các nhà hóa học có thể khám phá kiến thức của họ bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp giảm thời gian và tiết kiệm chi phí. Nhiều ngành công nghiệp dược phẩm sử dụng AI trong phát triển thuốc. Bài đánh giá này tập trung vào các ứng dụng khác nhau của trí tuệ nhân tạo trong hóa học như tổng hợp lại, khám phá thuốc, dự đoán kết quả phản ứng, v.v. Bài viết đánh giá này cũng cho chúng ta biết về việc sử dụng AI trong công nghệ nano và xử lý nước thải.
MT tổng hợp.