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Ce projet s’inscrit dans les domaines des sciences des données et de l’intelligence artificielle. L’objectif est de révolutionner le domaine de la chimie quantique et informatique moléculaire.

La chimie moléculaire se définit comme l’étude d’entités discrètes (molécules) et correspond à la communauté la plus large de chimistes. Des centaines de millions de molécules sont connues, contenant généralement moins d’une centaine d’atomes et moins d’un millier d’électrons.

Les propriétés chimiques de ces molécules dépendent de la position des électrons qui peut être calculée de manière approchée par des méthodes issues de la mécanique quantique. Les différents paramètres de calcul définissent la qualité de la méthode et son coût en temps (de quelques heures à quelques milliers d’heures par molécule). Avec la démocratisation de la puissance de calcul, la chimie informatique est devenue une partie essentielle de la recherche en chimie. Aujourd’hui, il est impossible pour un humain de prendre en compte les résultats, même restreints aux données les plus importantes, pour les millions de molécules connues. Pour les chimistes, l’ambition de ce projet est de changer radicalement d’approche en utilisant des méthodes d’intelligence artificielle et de fouille de données afin d’explorer plus efficacement l’immense combinatoire de l’espace moléculaire.

Le projet se situe donc à la frontière entre l’apprentissage artificiel quand il s’agit de prédire les propriétés d’une molécule et l’optimisation combinatoire quand nous cherchons à proposer des nouvelles molécules maximisant un ou plusieurs objectifs. La méthodologie envisagée, qui allie apprentissage profond (deep learning) et programmation par contraintes pour générer des molécules, est inédite à notre connaissance et offre des opportunités remarquables. Associer une fonction de coût tout en prévoyant les voies de synthèse permet par exemple de proposer des molécules moins coûteuses pour l’environnement, base de la chimie verte de demain. La recherche de nouveaux matériaux photovoltaïques est d’ailleurs la première des applications que nous envisageons.

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