Algoritmo identifica 569 moléculas para uma economia sem resíduos

Redação do Site Inovação Tecnológica - 22/07/2019

A mineração de dados pode se tornar uma "inteligência coletiva", apoiando os supercomputadores e robôs que fazem descobertas científicas, ou mesmo indo além deles.
[Imagem: CC0 Public Domain/Pixabay]

Moléculas estratégicas

Em um exemplo definitivo do poder da ciência baseada em megadados, um programa de computador identificou as 569 substâncias mais promissoras para impulsionar uma economia circular, onde o lixo se torna matéria-prima para novos materiais.

Chamadas de "moléculas estratégicas", essas substâncias podem viabilizar a transformação do que hoje são resíduos em compostos valiosos, indo muito além da reciclagem tradicional.

"Hoje, se você tiver um fluxo de resíduos e quiser produzir um produto final de alto valor, há muita incerteza sobre o que fazer e por quais rotas," explicou Jana Marie Weber, da Universidade de Cambridge, no Reino Unido, que desenvolveu o algoritmo em conjunto com seus colegas Pietro Lió e Alexei Lapkin.

O programa fez uma mineração de dados em mais de meio milhão de compostos e quase um milhão de reações químicas e reuniu tudo em uma gigantesca rede química. Em seguida, o algoritmo identificou as moléculas com mais conexões e as posições mais centrais nas reações de múltiplas etapas.

"Nós direcionamos nossa busca para moléculas estratégicas e, depois, a partir das moléculas estratégicas, para alguns passos de reação para algum produto final desejado. Fazendo desse jeito, podemos reduzir o tempo computacional em duas ordens de grandeza," acrescentou Weber.

Entre as moléculas estratégicas estão muitos intermediários comuns e sabidamente "estratégicos" nesse sentido químico, como água, dióxido de carbono, metanol, ácido acético e fenol, o que ajudou a validar os resultados. Mas também há compostos importantes para ramos específicos da indústria, como o peróxido de benzoíla - um iniciador para polimerização - o precursor farmacêutico piceol e o bloco supramolecular de construção tetrafeniletileno.

Química automatizada

O programa em si não sabe nada de química. Mas o simples fato de classificar os itens - de forma parecida como o Google classifica os resultados das pesquisas - revelou metade dos compostos que foram nomeados como blocos de construção químicos essenciais em um relatório do Laboratório Nacional de Energia Renovável dos EUA, relatório este compilado por químicos humanos.

Mas o programa não consegue fazer tudo. Ele não consegue, por exemplo, avaliar se as rotas de síntese parciais identificadas são quimicamente viáveis. Isso os químicos humanos terão que fazer por eles mesmos.

"O principal resultado do nosso trabalho é que podemos nos concentrar nos estágios iniciais do processo de desenvolvimento na montagem de todas as possíveis rotas," disse Weber.

Bibliografia:

Artigo: Identification of Strategic Molecules for Future Circular Supply Chains Using Large Reaction Networks
Autores: Jana Marie Weber, Pietro Lió, Alexei A. Lapkin
Revista: Reaction Chemistry and Engineering
DOI: 10.26434/chemrxiv.8488934.v1
Link: https://chemrxiv.org/articles/Identification_of_Strategic_Molecules_for_Future_Circular_Supply_Chains_Using_Large_Reaction_Networks/8488934/1