Hoje, estima-se que apenas 5% das baterias de íons de lítio sejam recicladas em todo o mundo, com implicações ambientais e financeiras drásticas para as 8 milhões de toneladas de resíduos projetadas. Embora os desafios da reciclagem variem desde o financeiro até a formulação de políticas, este relatório técnico mergulha profundamente nos desafios científicos e no cenário de pesquisa emergente em torno dessa grande oportunidade.
Com quase 10% dos combustíveis fósseis do mundo destinados à produção de plástico, uma alternativa viável aos plásticos baseados em combustíveis fósseis tem sido uma meta importante nos últimos 20 anos. Os polímeros de base biológica, obtidos a partir de recursos renováveis de biomassa, têm recebido grande atenção como substitutos ideais dos plásticos. Esses polímeros têm sido usados para criar bioplásticos, que são uma alternativa promissora e sustentável aos plásticos à base de petróleo e podem até beneficiar países fortemente dependentes do petróleo estrangeiro.
Este manuscrito publicado na revista ChemRxiv detalha os três tipos de polímeros de base biológica, seus pontos fortes e fracos, o progresso mais recente nas pesquisas e as tendências neste campo de estudo. Os bioplásticos costumam enfrentar o ceticismo do público, provavelmente atribuído à desinformação, e este artigo tem como objetivo esclarecer as confusões e aumentar a conscientização sobre a importância dos biopolímeros para a sustentabilidade.
Os modelos de aprendizado de máquina que apoiam aplicações de planejamento de síntese são amplamente limitados à química vista no treinamento, e a precisão e a diversidade de suas previsões geralmente são diminuídas em subespaços químicos escassamente povoados. Ao medir como diferentes conjuntos de dados afetam o desempenho de modelos treinados, podemos fazer afirmações mais robustas sobre a cobertura esperada e a originalidade das soluções de planejamento de síntese e projetar conjuntos de dados que abrirão as portas de áreas da ciência que antes eram difíceis.
Neste estudo, os cientistas da Bayer demonstram o impacto significativo que as reações, com curadoria feita por cientistas, do CAS Content Collection têm sobre o poder preditivo de um modelo de planejamento de síntese. A precisão na previsão de resultados em classes de reações raras aumentou significativamente – um aumento de 32 pontos percentuais – expandindo a compreensão para uma química nova e útil.
Solicite o relatório do CAS Insights ou entre em contato com nossa equipe de Custom Services para projetar um conjunto de dados que abra as portas de áreas desafiadoras da ciência.
O Relatório do CAS Insights foi publicado em colaboração com cientistas da Bayer.
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Para insights exclusivos em um campo emergente da ciência, este relatório técnico do CAS apresenta diferentes tipos de reações bio-ortogonais, aplicações e tendências encontradas no CAS Content Collection™. A química bio-ortogonal permite uma compreensão mais profunda da estrutura e função de nossos sistemas biológicos e destaca como o desenvolvimento de medicamentos, entrega e aplicações de imagem podem ser otimizados no futuro.
Com mais de 90% da produção mundial de plásticos exigindo combustíveis fósseis, os polímeros de base biológica gerados a partir de fontes renováveis têm benefícios substanciais em relação aos plásticos tradicionais – desde a redução das emissões de CO2, aumento da biodegradabilidade e menor dependência de combustíveis fósseis. Saiba mais na nossa visão panorâmica desse campo emergente.
A sustentabilidade do sistema global de patentes está sob pressão por causa do crescimento rápido do volume e do aumento da complexidade dos pedidos de patente. Em países com crescimento mais rápido, as lacunas de capacidade resultantes atrasam o exame de patentes, em alguns casos, até por anos. Isso põe em risco a qualidade das patentes e ameaça diminuir o ritmo da inovação e do investimento.
Este relatório técnico explora os desafios e as oportunidades para escritórios de patente à medida que buscam garantir a sustentabilidade e planejar o crescimento futuro, com foco na aplicação de soluções de fluxo de trabalho habilitadas por IA para aumentar a produtividade. Inclui insights e aprendizados a partir da colaboração entre o CAS e o Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) do Brasil para sanar a fila de pedidos e melhorar a eficiência do fluxo de trabalho de análise, resultando em melhorias operacionais significativas:
Com a meta amplamente divulgada de “corrida para zero” emissão de carbono até 2050, o interesse na captura, armazenamento e redução de carbono nas mudanças climáticas tem sido um campo emergente na ciência com implicações críticas para as próximas gerações. Saiba mais na nossa visão panorâmica dessa pesquisa emergente com insights únicos e futuras oportunidades.
A degradação proteica direcionada é uma estratégia inovadora e em rápida expansão na descoberta de medicamentos. É uma nova forma de utilizar proteínas causadoras de doenças no combate de doenças severas, que tem potencial para ser usada contra doenças mais graves, como o câncer ou doenças neurodegenerativas.
Este estudo da American Chemical Society utiliza o CAS Content Collection e pesquisas recentes sobre degradadores de proteínas para fornecer uma visão mais sutil sobre as colas moleculares como uma ferramenta para a descoberta de novos medicamentos. Ele faz uma análise das vantagens e desvantagens das colas moleculares como referência para subsidiar novas pesquisas.
Nos últimos 20 anos, os avanços em inteligência artificial (IA), mais especificamente o aprendizado de máquina, transformaram a maneira como abordamos a pesquisa científica. A IA está transformando a pesquisa em várias disciplinas, seja no mapeamento de sequências genômicas, na descoberta de novos antibióticos, passando pela modelagem dos impactos das mudanças climáticas na Terra e até o mapeamento da galáxia em busca de outros planetas semelhantes à Terra.
A química é uma das áreas da ciência que está dando grandes saltos na adoção da IA. Nosso relatório técnico mais recente, “Inteligência artificial na química: cenário atual e oportunidades futuras”, explora a conexão entre a IA e a química usando nossas próprias tecnologias para mapear cenários de publicações e patentes. Descobrimos as áreas da química que estão liderando o campo com IA e outras, com grande potencial ainda ser desbravado pela adoção da tecnologia de IA.
O número de publicações e patentes de química envolvendo IA explodiu, com um aumento de seis vezes observado no período de 2015 a 2020. Identificamos as principais disciplinas que contribuíram para publicações e patentes relacionadas à IA e as comparamos para entender quais áreas estão capitalizando essa tecnologia emergente. Dentre as disciplinas que lideram a adoção de IA estão a química analítica, a bioquímica, a química industrial e a engenharia química, enquanto as áreas com oportunidade para adoção de IA incluem produtos naturais e química orgânica (Figura 1).
Exploramos as relações entre essas publicações e patentes de 2000 a 2020 para entender como o uso da IA ajudou os pesquisadores a resolver problemas (Figura 2). Por exemplo, entre o início dos anos 2000 e 2014, o foco das publicações e patentes de IA mudou. Em vez de explorar diagnósticos de doenças em humanos, ele passou para algoritmos genéticos e a aplicação deles à descoberta de medicamentos e microRNA.
Mais recentemente, à medida que os tipos de problemas que precisam de solução mudaram, as publicações e patentes mudaram sua direção para a metilação do DNA e o câncer. E ainda mais recentemente, o foco tem se voltado para a descoberta de medicamentos relacionados à covid-19.
Não é nenhuma surpresa que nossa pesquisa também identificou que pequenas moléculas foram o maior foco das publicações e patentes de IA analisadas. Elas abrangem tópicos na descoberta de medicamentos, retrossíntese e otimização de reações, refletindo onde normalmente há mais investimento de empresas farmacêuticas.
Em nossa análise de mais de 70.000 publicações, analisamos as contribuições interdisciplinares, observando as disciplinas primárias e secundárias (Figura 3). Isso nos permitiu traçar cada disciplina em um mapa de calor, onde a intensidade da cor reflete a força da contribuição de cada disciplina. De imediato podemos ver as áreas de estudo na química que estão liderando o caminho com a IA e as com potencial não realizado.
Por exemplo, publicações multidisciplinares são mais comuns em química analítica e bioquímica, onde algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo usados para melhorar a análise de proteínas, peptídeos, lipídios e ácidos nucleicos, bem como prever reações químicas ou até mesmo descobrir novas moléculas. A IA também está sendo amplamente utilizada na ciência dos materiais e na físico-química, onde as duas disciplinas visam prever materiais funcionais, relações estrutura-propriedade e otimização de processos químicos.
Os principais especialistas discutiram as possíveis barreiras à adoção da IA em nosso webinar, Inteligência Artificial em Química: Tendências Atuais e Oportunidades Futuras. Eles identificaram três principais barreiras para a adoção da IA na química:
Qualidade dos dados: as previsões ideais dependem de conjuntos de dados robustos e de alta qualidade que fornecem exemplos positivos e negativos para treinamento. Acessar, normalizar e preparar os dados é um desafio significativo hoje para muitas organizações.
Tecnologia: embora estejam sendo feitas melhorias em relação à potência computacional (abordagens quânticas e baseadas em nuvem), os usuários ainda acham que há limitações. No entanto, os avanços em software e interfaces de usuário hoje removem a necessidade de programação para permitir que mais cientistas utilizem o aprendizado de máquina em suas pesquisas.
Escassez de talentos: a ciência de dados tem uma escassez de talentos bem documentada e os químicos podem não entender como a IA é acessível hoje. O aumento da colaboração entre a química e outras disciplinas científicas pode ajudar a acelerar a integração da IA.
Estão sendo usados conjuntos de dados de IA e treinamento para resolver problemas e inovar em instituições científicas em todo o mundo, apresentando uma oportunidade significativa para a análise de dados e descoberta de medicamentos.
Nosso relatório técnico recente descobriu várias áreas da química que podem se beneficiar do investimento em tecnologia de IA. As barreiras à adoção nunca foram tão baixas e parceiros, como o CAS, podem ajudar no acesso a grandes conjuntos de dados de qualidade para análise. É possível resolver alguns dos problemas mais urgentes e dar grandes passos além do que seria factível com a análise de dados tradicional por meio da incorporação de inteligência artificial à pesquisa científica.
Saiba tudo sobre nossa análise e os insights que descobrimos lendo nosso relatório técnico ou entre em contato com o CAS se tiver alguma dúvida sobre como a tecnologia de IA pode apoiar sua pesquisa.
A sustentabilidade do sistema global de patentes está sob pressão por causa do crescimento rápido do volume e do aumento da complexidade dos pedidos de patente. Nos países que registram o crescimento mais rápido no número de pedidos, as lacunas de capacidade atrasam o processo de patentes, colocam em risco a qualidade das patentes, reduzem a satisfação do cliente e diminuem o ritmo de inovação e investimento.
Redução nos atrasos nos pedidos é uma prioridade comum entre os escritórios de patentes, pois eles buscam melhorar a satisfação do cliente e promover a inovação. Atrasos no processo criam insegurança jurídica para os inventores e os torna receosos de realizar investimentos. Um dos principais advogados de patentes do Brasil, Juliano Ryota Murakami, sócio da Gusmão & Labrunie, destacou os riscos para as partes interessadas em PI:
“Atrasos excessivos na análise das patentes prejudicam a inovação e o desenvolvimento econômico de um país. Eles desencorajam as empresas a buscarem proteção legal para suas invenções, pois, quando a patente for finalmente concedida, a tecnologia protegida por ela poderá estar totalmente ultrapassada e obsoleta. Os atrasos também geram incertezas sobre a exclusividade da reprodução e a possível comercialização das invenções”.
O ônus de garantir a pontualidade do pedido e a qualidade da patente recai principalmente sobre os examinadores de patentes e depende de sua capacidade de encontrar rapidamente a técnica anterior relevante para agilizar as revisões. No entanto, as pesquisas de anterioridade são demoradas, exigem estratégias de pesquisa complexas e profundo conhecimento do assunto.
Uma análise do EPO (European Patent Office) da atividade de pesquisa por sua equipe mostra que uma pesquisa abrangente de pedido de patente se baseia em 1,3 bilhão de registros técnicos em 179 bancos de dados, levando a cerca de 600 milhões de documentos constarem nos resultados de pesquisa mensalmente. Não surpreende que um estudo do Escritório de Patentes do Japão estimou que os examinadores gastam cerca de 40% de seu tempo realizando buscas de anterioridade e revisando os resultados. Pode haver uma piora na qualidade da patente se os examinadores não tiverem tempo, conhecimento no assunto ou recursos técnicos para acessar facilmente a anterioridade.
As soluções de pesquisa habilitadas para IA podem desempenhar um papel importante em todo o ecossistema de patentes, melhorando a eficiência e a qualidade das patentes. Podem apoiar análises para que sejam mais rápidas em escritórios de patentes e permitir que os inovadores identifiquem a anterioridade mais cedo, evitando o tempo e o custo de processos judiciais ou desafios de validade para patentes ruins. É por isso que os algoritmos de IA de técnica anterior foram adicionados às soluções do CAS SciFinder Discovery Platform e STNext® para melhorar as pesquisas científicas e de PI.
Atrasos e ineficiências nos pedidos estão sendo resolvidos por meio de medidas que garantem a sustentabilidade operacional de longo prazo dos escritórios de patentes. O European Patent Office (EPO) tem objetivos de sustentabilidade para uma equipe engajada, transformação digital, processo eficaz de concessão de patentes e cooperação internacional de alto impacto. Outros escritórios têm estabelecido prioridades semelhantes para aumentar a eficácia organizacional.
Para fornecer análises mais rápidas e de maior qualidade, os escritórios estão contratando mais examinadores de patentes, implantando tecnologias que economizam tempo, como IA, e transformando seus fluxos de trabalho:
As soluções habilitadas para IA podem ser usadas por escritórios de patentes para muitas outras funções, além das pesquisas de anterioridade. Dentre elas estão a atribuição e conversão de classificações, APIs para entrega mais eficiente de documentos, ferramentas online para revisões e análises e muito mais. Ao aumentar a eficiência, a qualidade das patentes e o atendimento ao cliente, essas soluções podem criar um efeito multiplicador para ajudar os escritórios a atingir objetivos estratégicos para sustentabilidade operacional e inovação global.
O CAS concluiu recentemente um projeto com o Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) do Brasil que agilizou as pesquisas de anterioridade por meio de uma combinação exclusiva de dados selecionados, inteligência artificial, fluxo de trabalho personalizado e serviços terceirizados de pesquisa de PI. O projeto gerou benefícios significativos:
A IA tem recebido cada vez mais atenção dos escritórios de patentes por sua capacidade de analisar rapidamente milhões de conjuntos de dados e fornecer resultados relevantes. De acordo com a WIPO, mais de 70 projetos relacionados à IA estão em andamento em 27 escritórios, incluindo 19 que se concentram em pesquisas de anterioridade e procedimentos de análise
Nosso trabalho com o INPI Brasil reforçou vários princípios fundamentais para otimizar a aplicação da IA na pesquisa da técnica anterior:
Qualidade de dados: a maioria dos dados científicos e de patentes sem curadoria disponíveis publicamente apresentam desafios intrínsecos aos escritórios de patente. Dentre eles é frequente haver erros de transcrição, unidades rotuladas incorretamente e linguagem de patentes excessivamente complexa. Os idiomas estrangeiros apresentam desafios especiais.
Dados com curadoria humana que foram normalizados, preparados e conectados em um formato estruturado melhoram o treinamento de algoritmos de IA e aumentam o desempenho das pesquisas de técnica anterior. Dados com curadoria revelam mais patentes com semelhanças e identificam patentes adjacentes que podem levantar preocupações de obviedade.
Diversos algoritmos: usar vários algoritmos personalizados para metodologias de pesquisa específicas melhora o desempenho da IA. No Brasil, desenvolvemos 10 algoritmos para entregar a primeira rodada de resultados. Outro algoritmo para aprendizagem em conjunto analisou essas descobertas para produzir um conjunto final de resultados classificados e altamente relevantes.
Fluxos de trabalho otimizados: nossa solução de fluxo de trabalho personalizado para o INPI Brasil reduziu pela metade o número de etapas de pesquisa de anterioridade. Também economizam tempo disponibilizando resultados de pesquisa de patentes e não patentes, referências e ferramentas para classificação, filtragem e visualização por meio de uma única interface baseada em nuvem. Os fluxos de trabalho personalizados podem ser totalmente automatizados ou incluir especialistas de pesquisa externos que podem validar modelos de algoritmos e filtrar pesquisas para aumentar a capacidade do examinador.
Interessado em aprender mais sobre abordagens de fluxo de trabalho habilitadas para IA em escritórios de patentes e como a tecnologia preditiva pode ajudar a garantir a sustentabilidade de todo o ecossistema de propriedade intelectual? Leia nosso Relatório do CAS Insights – “Abordando a sustentabilidade do sistema global de patentes: o papel da IA no aumento da produtividade”
