PhAI — um sistema de IA que descobre a fase dos raios X que os cristais difrataram

Um trio de químicos da Universidade de Copenhague desenvolveu uma aplicação de IA que pode ser usada para descobrir a fase dos raios X difratados pelos cristais como parte dos esforços para prever a estrutura de pequenas moléculas.

Em seu artigo publicado na revista CiênciaAnders Larsen, Toms Rekis e Anders Madsen descrevem como desenvolveram seu sistema e como ele funcionou bem durante os testes.

Nos últimos anos, químicos e cientistas da computação se uniram para criar aplicativos de IA que podem ser usados ​​para auxiliar químicos em várias aplicações. Tais aplicativos são um ajuste natural devido à maneira como muita química é feita — por tentativa e erro.

Como exemplo, uma aplicação de IA foi desenvolvida recentemente para prever estruturas de proteínas. Neste novo esforço, os pesquisadores usaram IA para criar uma aplicação que pode fazer o mesmo para moléculas pequenas.

Como os pesquisadores observam, o processo atual de previsão da estrutura de uma dada molécula pequena envolve converter lotes delas em cristais sólidos e então disparar feixes de raios X neles. Os elétrons no feixe de raios X ricocheteiam depois de atingir o cristal em um certo padrão — ao analisar o padrão, os químicos podem descobrir a estrutura das moléculas que compõem o cristal.

Mas há um problema: embora seja relativamente fácil medir a intensidade dos raios X durante o disparo, os pesquisadores não conseguem medir sua fase. Por causa disso, eles precisam frequentemente adivinhar, o que frequentemente leva ao que eles descrevem como padrões de difração difusos. Neste novo estudo, o trio de pesquisadores encontrou uma maneira de usar IA para encontrar a singularidade em padrões, mesmo que sejam difusos.

Para criar seu aplicativo de IA, que eles chamaram de PhAI, a equipe usou modelos de computador para criar milhões de pequenas estruturas moleculares falsas e então calcular os padrões de difração difusos que seriam produzidos devido às suas estruturas cristalinas deficientes.

Eles então usaram os resultados para treinar a IA na relação entre os cristais e os padrões difusos que foram produzidos. Isso deu a eles as informações de fase e intensidade de que precisavam, junto com saídas para milhões de moléculas possíveis. Eles usaram essas informações para conduzir o treinamento final.

O teste do sistema mostrou que ele era capaz de prever com precisão a estrutura de 2.400 moléculas pequenas reais, onde a estrutura já era conhecida. A equipe de pesquisa planeja continuar seu trabalho, esperando expandir as capacidades do PhAI além de moléculas de 50 átomos.

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