L’IA pour la découverte de matériaux et molécules

Chez IVADO, nous soutenons ce programme de recherche à hauteur de 1.2 M$ dans le cadre de notre programme de financement de recherche stratégique lancé en 2021. Nous vous invitons à consulter la page principale du programme pour consulter ses objectifs et mieux comprendre le processus ayant permis de soutenir ce projet.

Concevoir des molécules ayant les propriétés souhaitées est un problème fondamental dans la découverte de médicaments, de vaccins et de matériaux. Les approches courantes pour concevoir un nouveau médicament peuvent prendre plus de 10 ans et nécessiter un milliard de dollars américains. Des matériaux ont été conçus uniquement en tenant compte de leurs caractéristiques de performance, ce qui a conduit à des matériaux composés d’éléments rares, souvent toxiques, qui peuvent causer des dommages importants à l’environnement. L’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de révolutionner la découverte de médicaments et de matériaux en analysant des éléments probants dans de grandes quantités de données accumulées et en apprenant comment chercher dans l’espace des molécules et, par conséquent, d’accélérer et d’améliorer considérablement le processus.

Ce programme vise à construire un cadre d’apprentissage automatique efficace et efficient pour la recherche de molécules ayant des propriétés désirées. Il sera essentiel de nous appuyer sur les collaborations en cours (i) entre Mila et l’IRIC visant à optimiser les algorithmes pour découvrir de nouveaux antibiotiques et (ii) entre Mila et les experts des matériaux de McGill et de l’Université de Montréal visant à concevoir des matériaux ayant des applications environnementales, notamment pour lutter contre les changements climatiques, et de les élargir. Ce projet multidisciplinaire soulève également des défis fondamentaux passionnants en matière d’IA pour ce qui est de l’apprentissage de la recherche et de la modélisation et de l’échantillonnage de structures de données complexes comme les graphiques et pourrait avoir des applications pour les découvertes scientifiques de manière plus générale.