Questo chimico sta reinventando la scoperta di materiali utilizzando l'intelligenza artificiale e l'automazione

Alán Aspuru-Guzik sta utilizzando l'intelligenza artificiale, i robot e persino l'informatica quantistica per creare i nuovi materiali di cui avremo bisogno per combattere il cambiamento climatico.

Derek Shapton

di

• Simon Levsen pagina di archivio

27 ottobre 2021

Quando Alán Aspuru-Guzik, un chimico nato a Città del Messico e residente a Toronto, osserva i modelli sui cambiamenti climatici, i suoi occhi gravitano sulle barre di errore, che mostrano la gamma di incertezza che circonda ogni data previsione. Come scienziati, dice, abbiamo il dovere di contemplare gli scenari peggiori. Se il cambiamento climatico procederà come previsto, l'umanità potrebbe avere un paio di decenni o giù di lì per inventare materiali che ancora non esistono: molecole che ci consentono di catturare il carbonio in modo rapido ed economico e batterie, fatte di qualcosa di diverso dal litio, un metallo costoso e difficile da estrarre, per immagazzinare la fornitura globale di energia rinnovabile.

E se la situazione peggiorasse di quanto ci aspettassimo? La necessità di nuovi materiali passerà da urgente a estremamente urgente a terribile. Potremmo trovare rapidamente le cose di cui abbiamo bisogno?

Questa storia faceva parte del nostro numero di novembre 2021

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Aspuru-Guzik (uno dei I 35 innovatori under 35 del MIT Technology Review nel 2010) ha dedicato gran parte della sua vita alle versioni di questa domanda. La scoperta dei materiali, la scienza della creazione e dello sviluppo di nuove sostanze utili, spesso si muove a un ritmo frustrantemente lento. Il tipico approccio per tentativi ed errori, in base al quale gli scienziati producono nuove molecole e quindi testano ciascuna in sequenza per le proprietà desiderate, richiede in media due decenni, rendendolo troppo costoso e rischioso da perseguire per la maggior parte delle aziende.

L'obiettivo di Aspuru-Guzik, che condivide con un numero crescente di chimici esperti di computer, è ridurre quell'intervallo a pochi mesi o anni, consentendo all'umanità di accumulare rapidamente un arsenale di risorse per combattere il cambiamento climatico, come batterie e carbone-carbonio filtri di cattura. L'obiettivo è rilanciare l'industria dei materiali moribonda incorporando simulazioni digitali, robotica, scienza dei dati, intelligenza artificiale e persino informatica quantistica nel processo di scoperta.

Immagina programmi per computer che utilizzano la conoscenza precisa della struttura elettronica delle molecole per creare nuovi progetti; immagina i robot che producono e testano queste molecole. E immagina il software e i robot che lavorano insieme, testando molecole, modificando i progetti e testando di nuovo, finché non producono un materiale con le proprietà che stiamo cercando.

Questa è l'idea, almeno. In realtà eseguirlo è un'altra questione. Le strutture delle molecole sono incredibilmente complesse e la sintesi chimica è spesso più arte che scienza, sfidando gli sforzi per automatizzare il processo. Ma i progressi nell'IA, nella robotica e nell'informatica lo sono portando nuova vita alla visione.

Aspuru-Guzik è uno dei principali evangelisti per l'utilizzo dell'informatica per trasformare la chimica.

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Aspuru-Guzik ha co-presieduto un seminario del 2017 a Città del Messico in cui 133 partecipanti, inclusi scienziati vincitori del Premio Nobel e rappresentanti di 17 governi nazionali, si sono riuniti per concentrare la comunità di ricerca globale su questo obiettivo. La conferenza è stata un momento cruciale, contribuendo a trasformare il campo della scoperta accelerata di materiali da un'area di indagine di nicchia a una priorità mondiale per molti di quei partecipanti. Dopo l'evento, Canada, India e UE, tra gli altri, hanno iniziato a investire in iniziative per accelerare la ricerca sui materiali.

Il lavoro stesso è ambizioso e tecnicamente difficile perché abbraccia così tante discipline. Ma come chimico, ingegnere del software, pioniere dell'IA, programmatore di computer quantistici, appassionato di robotica e imprenditore seriale, Aspuru-Guzik potrebbe avere il giusto mix di esperienza computazionale e immaginazione per collegare i molteplici strumenti essenziali per realizzarlo. È emerso come uno degli evangelisti più convincenti per il nuovo modo di fare chimica.

Alán può vedere oltre ciò che la gente pensa sia possibile, dice Giosuè Schrier , un chimico della Fordham University e collaboratore assiduo. È il tipo di innovatore, dice Schrier, che cambia il modo in cui tutti intorno a lui praticano la scienza.

Per Ryan Babbush, capo del team di algoritmi quantistici di Google, il tratto caratteriale più importante di Aspuru-Guzik è la sua irrequietezza creativa. Alán spende il suo tempo e le sue energie sulla cosa più nuova, il territorio più inesplorato, dice. Non si ferma e si concentra sugli sviluppi incrementali.

Questo può essere un problema dato il tempo e il duro lavoro necessari per portare un nuovo materiale sul mercato, un'impresa che richiede una ricerca ostinata e mirata e un'infinita pazienza negli affari. Ma alla fine, dice Babbush, Aspuru-Guzik è interessata a reinventare il processo di scoperta dei materiali, dotando gli scienziati della comunità degli strumenti computazionali e di automazione di cui hanno bisogno per accelerare il loro lavoro.

Oggi, Aspuru-Guzik sta costruendo un laboratorio a Toronto in cui gli algoritmi di intelligenza artificiale progettano nuove molecole e i robot le creano e le testano rapidamente. Il laboratorio è una specie di prototipo, inteso a dimostrare come la scoperta dei materiali potrebbe funzionare in futuro. Voglio aprire un'era completamente nuova, l'era dei materiali su richiesta, in cui ogni laboratorio può creare facilmente nuovi composti, dice. In futuro, spera, saremo in una posizione migliore per affrontare la prossima crisi globale. I problemi del mondo richiedono molecole, aggiunge. E in questo momento, facciamo schifo a realizzarli.

Cicatrici di battaglia

Aspuru-Guzik parla in modo esuberante, digressivo e molto rapido. Quando ho visitato per la prima volta il suo ufficio all'Università di Toronto, mi ha mostrato una collezione di maschere lucha libre (lotta messicana): passamontagna blu brillante, verde e rosa ornati con motivi aztechi. Le maschere sono uno strumento di umanizzazione, dice. Porti nel tuo ufficio un vincitore del premio Nobel o un dirigente di Hitachi e, dopo aver parlato per un po', è bene fermarsi e dire: 'Scegli una maschera'. Fatti un selfie.' È difficile non vedere le maschere come una metafora della sua vita multiforme.

Aspuru-Guzik è cresciuto in una famiglia di scrittori, musicisti e architetti metà cattolica e metà ebrea. Da studente di chimica di 19 anni presso l'Università Nazionale Autonoma del Messico, stava tornando da un rave notturno nella città di Cuernavaca quando l'auto su cui viaggiava è uscita di strada e si è schiantata. I chirurghi hanno dovuto aprire la sua pancia per riparare il suo intestino e cauterizzare i vasi sanguigni rotti, lasciandolo con una cicatrice che corre, come una linea mediana, lungo il centro dell'addome.

Dopo questo primo contatto con la mortalità, si dedicò a una vita di avventurosità intellettuale. Se un campo di indagine lo intrigava, lo perseguiva, anche se era esoterico o al di là delle sue competenze.

A quel tempo, c'era grande entusiasmo per la possibilità di utilizzare la modellazione computerizzata per progettare molecole con le proprietà desiderate, rinunciando a esperimenti lenti e noiosi. Gli scienziati hanno parlato di una nuova era della chimica virtuale, solo che non ha funzionato molto bene. I computer erano troppo lenti e le molecole troppo complesse.

Mentre sfogliava i diari nella biblioteca dell'università, Aspuru-Guzik si è imbattuto in un articolo sulle sfide di fare chimica molecolare all'interno di un computer. Nel 1926, il fisico Erwin Schrödinger aveva pubblicato un'equazione per prevedere il comportamento delle particelle subatomiche, come elettroni e protoni. Se puoi modellare matematicamente una molecola a livello subatomico, puoi iniziare a fare inferenze sul materiale risultante: come si combina con altri materiali, quanto è duro o morbido o quanto velocemente si decompone. Almeno questa è l'idea. Ma per la maggior parte dei materiali l'equazione di Schrödinger diventa troppo complicata anche per il più grande supercomputer di oggi.

Per rendere la matematica fattibile, Aspuru-Guzik iniziò a creare versioni dell'equazione che richiedessero meno approssimazioni, rendendole più accurate, un progetto che divenne il fulcro dei suoi studi di dottorato presso l'Università della California, a Berkeley. L'obiettivo era semplificare i calcoli al punto in cui un computer potesse gestirli, ma non così lontano da rendere scientificamente inutile il modello. Utilizzando gli algoritmi di Aspuru-Guzik, un ricercatore potrebbe modellare, ovvero simulare, una molecola casuale e fare immediatamente previsioni sulle proprietà della sostanza risultante.

Altri scienziati avevano progettato algoritmi simili, ma quelli che Aspuru-Guzik ha inventato quando era uno studente laureato erano abbastanza impressionanti da trovargli un lavoro ad Harvard quando finì come post-dottorato a Berkeley. Come assistente professore ad Harvard, e come direttore del gruppo di ricerca Aspuru-Guzik, un team di 40 persone di informatici, biologi, ingegneri, fisici e chimici, si è lanciato in un'iniziativa chiamata Harvard Clean Energy Project. La maggior parte dei pannelli solari utilizza il silicio per trasformare la luce solare in elettricità. Ma c'erano sostanze organiche economiche e facili da produrre che potevano fare il lavoro?

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Le passioni di Aspuru-Guzik (in alto a sinistra) spaziano dagli adesivi per la street art alla robotica di laboratorio alle maschere messicane lucha libre alla gestione automatizzata dei fluidi.

In sei anni, Aspuru-Guzik e il suo team hanno eseguito simulazioni di 2,3 milioni di diverse molecole organiche per vedere quali potrebbero avere proprietà fotovoltaiche. Non è stato certo il primo ricercatore a praticare la chimica virtuale, ma lo stava facendo su una scala senza precedenti. La maggiore capacità di calcolo dell'epoca significava che una singola molecola poteva essere simulata in pochi minuti; negli anni '90, tali simulazioni avevano richiesto giorni. Soprattutto, aveva accesso a uno spazio server apparentemente illimitato, in gran parte preso in prestito dai dispositivi di altre persone. In un sistema simile al vecchio Programma SETI@Casa , le persone che volevano supportare il progetto potevano scaricare uno screen saver che avrebbe prestato temporaneamente il proprio disco rigido ad Aspuru-Guzik e al suo team. Avevamo uno dei più grandi supercomputer del mondo, dice, ma era distribuito in tutto il pianeta.

Alla fine, Aspuru-Guzik ha scoperto molti materiali organici che potrebbero, in teoria, essere utilizzati per le celle fotovoltaiche. Il problema era che queste molecole vincenti erano troppo complicate per essere prodotte a buon mercato. Il mio errore, dice, è stato non consultarmi con i chimici organici all'inizio per scoprire quali molecole fossero facilmente realizzabili.

Con il Clean Energy Project, Aspuru-Guzik aveva praticamente svolto chimica combinatoria - il vecchio approccio per tentativi ed errori - all'interno di computer invece che all'interno di un laboratorio. Poi, a partire dal 2012, i ricercatori di Toronto e altrove hanno compiuto una serie di scoperte nel deep learning e in altri metodi di machine learning. Come molti chimici alla ricerca di nuovi materiali, Aspuru-Guzik è passato all'IA, che gli ha permesso di scoprire le molecole in un modo più rapido e deliberato. Le simulazioni al computer sono come una mitragliatrice che spara in aria in modo casuale nella speranza di ottenere un colpo, dice. L'IA è un cecchino. Sceglie un bersaglio e prende la mira.

In primo luogo, ha dovuto addestrare una rete neurale alimentandola con un set di dati che descriveva la composizione molecolare e le proprietà chimiche di 100.000 sostanze organiche. Il programma di intelligenza artificiale potrebbe iniziare a riconoscere i modelli, ovvero le correlazioni tra una determinata molecola e la sostanza che forma. Potrebbe quindi utilizzare questa conoscenza per inventare molecole candidate da sintetizzare e testare in laboratorio. Con l'aiuto dell'IA, Aspuru-Guzik ha scoperto nuovi diodi organici a emissione di luce, o OLED, che erano più luminosi dei tipici LED. Ha anche identificato nuove sostanze chimiche da utilizzare nelle future batterie a flusso organico, enormi batterie industriali che non richiedono metalli come il litio.

Nel frattempo, si è gettato nel nascente campo della calcolo quantistico . L'equazione di Schrödinger è difficile da eseguire sui computer classici proprio perché elettroni e protoni non obbediscono alle leggi della fisica classica. Operano, invece, secondo la meccanica quantistica: possono essere entangled (comportandosi di concerto tra loro, anche se non collegati), e possono esistere nella cosiddetta sovrapposizione (occupando più stati opposti contemporaneamente) . Anche la matematica necessaria per modellare questi fenomeni complessi è vertiginosamente complessa. Ma poiché i qubit nei computer quantistici obbediscono anche alle leggi della meccanica quantistica, i dispositivi sono più adatti, almeno in teoria, alla simulazione di molecole.

In pratica, però, qualcuno doveva capire come far funzionare le simulazioni. Nel 2014, Aspuru-Guzik e un team di ricercatori hanno rilasciato Variational Quantum Eigensolver (VQE), un programma per modellare molecole, anche se su piccoli dispositivi quantistici soggetti a errori che, a differenza dei computer quantistici per tutti gli usi, esistono attualmente. Sebbene l'equazione di Schrödinger sia una sorta di astrazione, una formula matematica destinata a descrivere le particelle subatomiche, il VQE utilizza bit quantistici per imitare il comportamento delle particelle in una molecola, proprio come i giocatori in una rievocazione storica potrebbero eseguire la battaglia di Gettysburg.

Col tempo, man mano che le aziende sviluppano computer quantistici più potenti, il VQE potrebbe consentire ai chimici di eseguire simulazioni straordinariamente accurate. Questi modelli potrebbero essere così precisi che gli scienziati non avranno affatto bisogno di sintetizzare e testare i materiali. Se mai raggiungeremo questo punto, dice Aspuru-Guzik, il mio lavoro nella scienza dei materiali sarà terminato.

Quando Donald Trump è stato eletto presidente degli Stati Uniti nel 2016, la carriera di Aspuru-Guzik era fiorente, ma all'improvviso la prospettiva di rimanere nel Paese non gli piaceva più. Una settimana dopo le elezioni, ha iniziato a inviare e-mail ai colleghi in Australia e Canada, in cerca di un nuovo lavoro.

L'Università di Toronto gli ha offerto una prestigiosa posizione finanziata dal governo volta ad attirare ricercatori di alto livello nel paese e un appuntamento incrociato presso il Vector Institute for Artificial Intelligence, una società senza scopo di lucro cofondata dal pioniere dell'apprendimento automatico Geoffrey Hinton che sta rapidamente realizzando Toronto un hub globale per l'IA. L'incentivo più grande, tuttavia, è stata la promessa di costruire un laboratorio di materiali radicalmente nuovo chiamato Matter Lab, un progetto che Aspuru-Guzik sognava da anni.

Fanculo

Nel Matter Lab, attacchiamo un problema solo dopo aver posto tre domande, afferma Apuru-Guzik. Ha importanza per il mondo? Se no, allora vaffanculo. Qualcun altro l'ha già fatto? Se la risposta è sì, non ha senso. Ed è remotamente possibile? Qui, la parola a distanza è la chiave. Aspuru-Guzik vuole affrontare sfide che rientrano nella gamma della fattibilità, ma a malapena lo è. Se un materiale è troppo facile, dice, lascia che gli altri lo trovino.

Situato in un edificio in mattoni del dopoguerra nel centro di Toronto, il laboratorio è diverso da qualsiasi altro dell'università. Il soffitto è decorato con pannelli acustici marroni e bordeaux, un omaggio all'amato architetto messicano Luis Barragán. Nascosto in un angolo poco appariscente c'è una tipica panca da laboratorio - un tavolo con borracce, bilance e bicchieri sotto una cappa aspirante - dove gli studenti laureati possono praticare la chimica più o meno allo stesso modo della generazione dei nonni. Si ha la sensazione che questa workstation non venga utilizzata spesso.

Al centro c'è un robot da 1,5 milioni di dollari, un involucro di vetro e metallo riempito di azoto che ospita un braccio meccanico che si muove avanti e indietro lungo un binario. Il braccio può selezionare polveri e liquidi da una serie di contenitori vicino ai lati dell'involucro e depositare il contenuto, con la massima precisione, in uno dei numerosi reattori. Il robot è come un instancabile assistente di laboratorio che mescola sostanze chimiche 24 ore su 24, 7 giorni su 7, afferma Aspuru-Guzik. Può produrre 40 composti in sole 12 ore.

Due funzionalità aggiuntive rendono unica la configurazione sperimentale di Matter Lab. Il primo è il software progettato da Aspuru-Guzik e dai suoi collaboratori, chiamato ChemOS. Include un sistema di intelligenza artificiale che genera molecole candidate e un programma che si interfaccia con il robot, indirizzandolo a sintetizzare i candidati su richiesta.

Il nuovo laboratorio di materiali a Toronto combina apparecchiature chimiche convenzionali e le ultime novità in fatto di automazione e intelligenza artificiale.

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La seconda caratteristica distintiva è la natura ad anello chiuso del processo produttivo. Per spiegare come funziona, Aspuru-Guzik indica un paio di tubi stretti sul retro del robot. È lì che esce la pipì, dice. Una volta terminata una reazione, il liquido risultante scorre attraverso i tubi di plastica fino a una macchina analitica delle dimensioni e della forma di un mini-frigo, che separa i sottoprodotti indesiderati. Il materiale raffinato confluirà in un altro robot che lo testerà per conoscerne le proprietà. Quindi il robot reinserirà i risultati dell'esperimento nel programma ChemOS, consentendo all'IA di aggiornare i suoi dati e generare istantaneamente una nuova lista migliore di molecole candidate, finché, dopo cicli di previsioni, sintesi e test, emerge un vincitore .

L'idea di un sistema di scoperta automatizzato a circuito chiuso, in parte a causa dell'instancabile difesa di Aspuru-Guzik, è diventata sempre più popolare tra i nuovi professionisti della chimica. I colleghi di Vancouver, New York, Champaign-Urbana e Glasgow stanno costruendo strutture simili. Questi laboratori sono intesi come spazi automatizzati per tutti gli usi di creazione molecolare. Ecco perché Apuru-Guzik non specula troppo su ciò che, in particolare, il Matter Lab produrrà in seguito. Tali decisioni saranno dettate dalla curiosità, forse, o dagli imperativi di una crisi globale.

Fare un segno

Nel 2020, Aspuru-Guzik ha vissuto un periodo di aumento di peso precoce, che ha causato la riapertura della sua ferita chirurgica. Allo stesso tempo, si sentiva intrappolato e annoiato dal mondo 2D delle chiamate Zoom e frustrato per non poter vagare liberamente per il suo laboratorio. La sua vita lavorativa tormentata aveva lasciato poco spazio per il tipo di attività senza scopo, o apparentemente senza scopo, che, in passato, avevano favorito scoperte creative. Aveva bisogno di un cambiamento.

Pochi mesi dopo, iniziò a scarabocchiare sul suo computer, disegnando una maschera da lucha libre che ricordava Screamin' Jay Hawkins, il pioniere del rock 'n' roll noto per la sua voce operistica e le macabre buffonate sul palco. Ha chiamato il personaggio Bruho (una variazione di brujo, spagnolo per stregone) e ha deciso di imporre la sua opera d'arte al paesaggio urbano. Ha comprato una stampante per adesivi e ha iniziato a intonacare l'avatar di Bruho su cassette postali e lampioni. Presto entrò a far parte della vivace scena della street art della città.

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Oggi, Aspuru-Guzik ha due obiettivi per il prossimo futuro. Il primo è progettare una versione modulare e conveniente del suo sistema a circuito chiuso che possa fungere da modello per gli scienziati di tutto il mondo. Vuole costruire una scatola da laboratorio all-in-one, contenente il pacchetto ChemOS insieme a robot di sintesi e caratterizzazione. Con questo dispositivo, un utente inserirà una descrizione di un determinato materiale e il sistema simulerà e testerà immediatamente le molecole candidate. Se vogliamo inaugurare una nuova era di materiali su richiesta, ragiona Aspuru-Guzik, la tecnologia deve proliferare e deve essere facile da usare.

Il suo secondo obiettivo a medio termine è quello di lasciare il segno, artisticamente, nella città di Toronto.

Alcuni giorni dopo la mia visita al laboratorio, mi sono unito a lui e alla sua squadra per una notte di sticker e poster. Come il suo lavoro sui materiali, anche questo è stato collaborativo. Il nostro gruppo di otto persone includeva Soap Ghost, una giovane donna distaccata con tatuaggi a maniche lunghe; Urban Ninja, un uomo di mezza età nerboruto che è arrivato tirando un carrello con un secchio di pasta di grano, un adesivo liquido fatto in casa; e la Vita, un insonne di pietra focaia, i capelli spaccati a metà, una tinta per metà di biondo come Crudelia de Vil. Andrò avanti fino all'alba, mi disse coraggiosamente. Tutti avevano pacchi di adesivi o rotoli di poster che avevano disegnato loro stessi.

A Toronto, questo tipo di street art, che non richiede vernice spray, è punibile con multe (anche se la polizia spesso guarda dall'altra parte), quindi ci siamo mossi rapidamente e di nascosto. Ninja ci ha portato in un vicolo fino a un muro di compensato nudo di un edificio sbarrato, e ci siamo scesi sopra con i nostri pennelli, coprendo la superficie con la pasta e tappezzandola di immagini: un Buddha barbuto, un topo che suona l'ukulele, un Figura di Bruho, vestito come un Jedi. L'assemblaggio non aveva molto senso visivo, ma aveva una sorta di bellezza anarchica. In un lasso di tempo incredibilmente breve, il vuoto aveva lasciato il posto alla molteplicità e Aspuru-Guzik ne era elettrizzato. Questo muro era vuoto un minuto fa, esclamò. Guardalo ora.

Simon Lewsen è uno scrittore di riviste con sede a Toronto .