Redwood AI améliore Reactosphere grâce à un nouveau module d'optimisation

Redwood AI Corp. a dévoilé une version mise à jour du module d'optimisation de Reactosphere, sa plateforme de chimie basée sur l'IA. Ce module vise à optimiser les processus expérimentaux dans les flux de travail chimiques, en améliorant le rendement, la pureté et l'efficacité des réactions tout en minimisant les expériences redondantes.

Intégrant l'optimisation bayésienne, ce module guide les chimistes tout au long des processus d'optimisation expérimentale. Il recommande stratégiquement les expériences en fonction des résultats précédents, en utilisant des approches séquentielles et par lots séquentielles pour faciliter la prise de décision face à diverses variables chimiques.

Outre son aide à la planification, le module intègre le système propriétaire de planification de la taille des échantillons de Redwood. Cet outil estime le nombre d'expériences nécessaires pour atteindre la précision prédictive souhaitée, améliorant ainsi la qualité des données en phase préliminaire et l'utilisation des ressources.

Le PDG de Redwood, Louis Dron, a déclaré que le nouveau module vise à rationaliser la conception des expériences et à réduire les besoins en ressources, élargissant ainsi l'applicabilité de la plateforme à divers secteurs, notamment pharmaceutiques et des sciences des matériaux.