Análise via aprendizado de máquina do controle de reações químicas

Abstract

A Inteligência Artificial (IA) e o aprendizado de máquina (Machine Learning, ML) cresceram em popularidade em vários setores. Corporações, universidades, governos e grupos de pesquisa perceberam o verdadeiro potencial de várias aplicações de IA e ML para automatizar vários processos e aumentar as capacidades de previsão. O potencial da IA e ML é um divisor de águas notável em vários setores industriais, e, neste contexto, é de extrema importância introduzir a automatização do controle do processamento químico nos processos de automatização. Considerando essa demanda, este projeto objetivou criar um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de prever resultados e rendimento de reações aldólicas. O desenvolvimento foi feito usando o Python, linguagem de programação de código aberto gratuita, que se destaca por ser de fácil compreensão, acessível e possuir uma comunidade online com armazenamento de dados de problemas apresentados cotidianamente e suas resoluções já desenvolvidas. Além do banco de dados United States Patent and Trademark Office (USPTO), serão utilizados, para comparar com os resultados gerados pelo Machine Learning, artigos científicos do Portal CAPES e SciFinder e assim, futuramente, implementar uma estratégia automatizada que facilite a rotina laboratorial e traga visibilidade para o estudo de Machine Learning e linguagem Python dentro do campus Diadema, da Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP. Foi possível recriar um modelo de predição de reações químicas com 89% de assertividade e elaborar um modelo próprio de predição de rendimento de reações aldólicas com mais de 80% de assertividade.

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have gained popularity in various sectors. Corporations, universities, governments, and research groups have realized the true potential of AI and ML in automating processes and enhancing prediction capabilities. The potential of AI and ML is a notable game-changer in several industrial sectors, and in this context, it is of utmost importance to introduce automation of chemical processing control in automation processes. Considering this demand, this project aimed to create a machine learning algorithm capable of predicting results and yields of aldol reactions. The development was done using Python, a free open-source programming language known for its ease of understanding, accessibility, and online community with a repository of everyday problems and their resolutions. In addition to the United States Patent and Trademark Office (USPTO) database, scientific articles from CAPES Portal and SciFinder will be used to compare the results generated by the machine learning model. This will eventually lead to implementing an automated strategy that facilitates laboratory routine and brings visibility to the study of Machine Learning and Python within the Diadema campus of the Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP. It was possible to recreate a predictive model for chemical reactions with over 89% accuracy and develop a proprietary model for predicting yields of aldol reactions with over 80% accuracy.