Des chercheurs des universités de Vienne et de Göttingen ont réussi à développer une méthode de prédiction des spectres infrarouges moléculaires basée sur l'intelligence artificielle. Ces "empreintes digitales" chimiques ne pouvaient être simulées que par des techniques de prédiction courantes pour de petites molécules de haute qualité. Avec l'aide de la nouvelle technologie, qui est basé sur des réseaux neuronaux similaires au cerveau humain et est donc capable d'apprendre, l'équipe dirigée par Philipp Marquetand de la faculté de chimie de l'université de Vienne a pu réaliser des simulations jusqu'alors impossibles. Le potentiel de cette nouvelle stratégie a maintenant été publié dans le numéro actuel de la revue Sciences chimiques .

Des progrès drastiques dans la recherche sur l'intelligence artificielle ont conduit à un large éventail de développements fascinants dans ce domaine au cours de la dernière décennie. Voitures à conduite autonome, mais aussi des applications du quotidien telles que les moteurs de recherche et les filtres anti-spam illustrent la polyvalence des méthodes issues du domaine de l'intelligence artificielle.

La spectroscopie infrarouge est l'une des méthodes expérimentales les plus précieuses pour mieux comprendre le monde des molécules. Les spectres infrarouges sont des empreintes chimiques qui fournissent des informations sur la composition et les propriétés des substances et des matériaux. Dans de nombreux cas, ces spectres sont très complexes, une analyse détaillée rend les simulations assistées par ordinateur indispensables. Alors que les calculs de chimie quantique permettent en principe une prédiction extrêmement précise des spectres infrarouges, leur applicabilité dans la pratique est rendue difficile par l'effort de calcul élevé qui leur est associé. Pour cette raison, des spectres infrarouges fiables ne peuvent être calculés que pour des systèmes chimiques relativement petits.

Les chercheurs ont maintenant trouvé un moyen d'accélérer ces simulations en utilisant l'intelligence artificielle. Dans ce but, des réseaux de neurones dits artificiels sont utilisés, modèles mathématiques du cerveau humain. Ceux-ci sont capables d'apprendre les relations complexes de la mécanique quantique nécessaires à la modélisation des spectres infrarouges en utilisant seulement quelques exemples. De cette façon, les scientifiques peuvent réaliser des simulations en quelques minutes, ce qui prendrait autrement des milliers d'années, même avec les superordinateurs modernes, sans sacrifier la fiabilité. "Nous pouvons enfin simuler des problèmes chimiques qui n'ont pu être surmontés avec les techniques de simulation utilisées jusqu'à présent, " dit Michael Gastegger, le premier auteur de l'étude.

Sur la base des résultats de cette étude, les chercheurs sont convaincus que leur méthode de prédiction des spectres sera largement utilisée dans l'analyse des spectres infrarouges expérimentaux à l'avenir.