Nuovo modello prevede proprietà molecolari con alta precisione

Lo sviluppo di materiali e processi sostenibili è importante per il nostro ambiente. Tuttavia, una delle principali sfide è la mancanza di informazioni sulle proprietà di molte molecole. Recentemente, il machine learning ha reso più facile prevedere queste proprietà, ma ha i suoi limiti, soprattutto quando si tratta di controlli termodinamici.

In questo articolo, diamo un'occhiata a un nuovo modello di machine learning che utilizza il processing del linguaggio naturale per prevedere le proprietà delle molecole basandosi su un codice semplice chiamato SMILES. Questo codice permette agli scienziati di rappresentare le molecole in un formato testuale, rendendo più facile per il modello capirle e lavorarci.

#La Necessità di Dati sulle Proprietà

Per creare nuovi materiali avanzati, dobbiamo sapere come si comportano le diverse molecole in varie condizioni, come temperatura e pressione. Tuttavia, testare ogni possibile molecola in laboratorio non è pratico perché ci sono troppe opzioni. Pertanto, gli scienziati hanno bisogno di strumenti che possano prevedere rapidamente e con precisione le proprietà di queste molecole.

Nel tempo, gli scienziati hanno esplorato diversi modi per prevedere le proprietà molecolari. I metodi tradizionali includono relazioni quantitative struttura-proprietà (QSPR), metodi di contributo di gruppo e meccanica quantistica. Tuttavia, queste tecniche più vecchie spesso mancano di accuratezza o richiedono molta potenza computazionale, rendendole meno efficaci, specialmente per molecole complesse.

Il machine learning è emerso come un nuovo modo per prevedere le proprietà in modo più efficiente. Può imparare dai dati e identificare schemi che i metodi tradizionali potrebbero perdere. Questo rende possibile prevedere non solo una singola proprietà di una molecola, ma più proprietà contemporaneamente.

#Il Ruolo del Machine Learning

Sebbene il machine learning fornisca uno strumento potente per la previsione, molti modelli esistenti si concentrano su una sola proprietà alla volta. Questo approccio perde le connessioni tra diverse proprietà, che sono spesso correlate attraverso principi termodinamici.

La termodinamica moderna ci insegna che le diverse proprietà sono collegate tra loro. Ad esempio, la pressione, la temperatura e il volume di un fluido possono dirci molto sul suo comportamento. Pertanto, usare modelli che possono capire come queste proprietà si relazionano migliorerebbe le previsioni.

#Diversi Tipi di Modelli

Ci sono tre principali tipi di equazioni usate per descrivere il comportamento dei fluidi:

1. Equazioni Cubiche: Queste sono semplici e richiedono meno parametri. Modelli come questi possono prevedere le proprietà ragionevolmente bene, ma potrebbero perdere dettagli presenti in sistemi più complessi.

2. Equazioni di Riferimento: Questi modelli sono altamente accurati per specifici tipi di fluidi, come acqua o anidride carbonica. Tuttavia, richiedono molti dati per funzionare efficacemente.

3. Equazioni Molecolari: Queste equazioni, come la teoria dei fluidi associati statisticamente (SAFT), forniscono una comprensione più dettagliata di come le molecole interagiscono tra loro. Tuttavia, richiedono anche una significativa quantità di dati per definire i loro parametri.

Un problema comune con questi modelli è che spesso dipendono da dati sperimentali, che potrebbero non essere disponibili per molecole nuove o rare. Questo crea un divario nella nostra capacità di esplorare nuovi materiali.

#Colmare i Gaps con un Nuovo Modello

Per affrontare questo, è stato sviluppato un nuovo modello di machine learning che combina i punti di forza dei modelli fisici tradizionali con tecniche di machine learning. Questo modello è progettato per prevedere le proprietà delle molecole mantenendo il significato scientifico dei suoi parametri.

Incorporando dati direttamente dagli esperimenti-come la Pressione di vapore e la densità liquida-il modello può fare previsioni di alta qualità su diverse molecole. Questo significa che i ricercatori possono ora capire meglio come si comportano molecole complesse con vari gruppi funzionali in diverse condizioni.

Il modello mostra un'accuratezza notevole, anche per molecole difficili da classificare. Supera i metodi tradizionali di un margine significativo, rendendolo uno strumento prezioso per gli scienziati.

#Come Funziona il Modello

Il nuovo modello è costruito su una struttura chiamata SMILES-to-Properties-Transformer. Questo sistema prende il codice SMILES di una molecola come input e lo elabora attraverso un framework di machine learning. Il processo può essere suddiviso in due parti principali:

1. Rappresentazione dell'Input: Prima, il codice SMILES viene convertito in un formato che il modello può comprendere. Ogni parte del codice rappresenta atomi e legami diversi nella molecola.

2. Previsioni: Il modello utilizza la sua comprensione dell'input per prevedere i parametri necessari per calcolare proprietà importanti come le pressioni di vapore e le densità liquide. Queste previsioni vengono fatte assicurando che gli output rimangano fisicamente significativi.

Inoltre, il modello può identificare se una molecola ha interazioni polari o associative, che sono essenziali per capire come si comporterà in diverse situazioni.

#Addestramento del Modello

Il modello è addestrato su un vasto set di dati che include proprietà di molte molecole ben studiate. Selezionando attentamente i punti dati e garantendo un'alta qualità, i ricercatori creano un sistema robusto che può generalizzare bene a nuovi casi.

Per garantire che il modello possa apprendere efficacemente, gli scienziati utilizzano metodi come la validazione incrociata. Questo processo implica suddividere i dati in diversi gruppi in modo che il modello possa essere testato su dati non visti, assicurandosi che possa prevedere proprietà in modo preciso e affidabile.

Il modello prende anche in considerazione molecole di diverse dimensioni e complessità, permettendogli di aggiustare e affinare le sue previsioni in base ai tipi di molecole che incontra.

#Test delle Previsioni

Una volta addestrato, il modello viene testato per vedere quanto bene riesce a fare previsioni per nuove molecole. Questo implica calcolare la deviazione percentuale media (APD) dai valori sperimentali noti per capire l'accuratezza del modello.

I risultati mostrano che il modello raggiunge un APD medio per le pressioni di vapore del 13,5% e per le densità liquide del 3,0%. Questo indica che la maggior parte delle sue previsioni è molto vicina ai valori misurati reali. Infatti, quasi tutte le previsioni rientrano in un intervallo accettabile, dimostrando l'affidabilità del modello.

#Vantaggi del Nuovo Approccio

Uno dei principali vantaggi di questo nuovo modello è la sua capacità di prevedere le proprietà di molecole complesse e diverse, comprese quelle con diversi gruppi funzionali. Supera significativamente i metodi tradizionali di contributo di gruppo-fino a quattro volte in alcuni casi-per prevedere le pressioni di vapore.

Inoltre, il modello può differenziare tra Stereoisomeri, che sono molecole con la stessa formula chimica ma diverse disposizioni atomiche. Questa caratteristica consente previsioni più precise delle proprietà per queste sottili variazioni.

#L'Importanza di Rendere i Dati Accessibili

Per rendere questo nuovo modello utile per i ricercatori e l'industria, gli autori hanno reso disponibili parametri PC-SAFT precomputati per migliaia di componenti. Questi dati possono essere usati da scienziati in vari campi per esplorare rapidamente nuovi materiali e migliorare i processi esistenti.

Fornendo questa risorsa completa, i ricercatori possono accedere e utilizzare più facilmente il modello senza dover impostare da soli complessi sistemi di machine learning.

#Conclusione

In sintesi, il modello di machine learning appena sviluppato rappresenta un notevole avanzamento nella previsione delle proprietà di molecole complesse. Combinando modellazione fisica con tecniche di machine learning all'avanguardia, ha il potenziale di trasformare il modo in cui i ricercatori affrontano la scoperta e lo sviluppo di nuovi materiali.

Con la sua capacità di prevedere con precisione le pressioni di vapore e le densità liquide, così come la sua capacità di distinguere tra stereoisomeri, questo modello apre nuove porte per la ricerca su materiali e processi sostenibili. La disponibilità di parametri precomputati per una vasta gamma di molecole ne aumenta ulteriormente l'usabilità, rendendolo uno strumento prezioso per scienziati e ingegneri.

Mentre i ricercatori continuano a perfezionare e ampliare questo modello, possiamo aspettarci ancora maggiori intuizioni sul comportamento delle molecole e le loro applicazioni in varie industrie, aprendo la strada a un futuro più sostenibile.