Les mécanismes des réactions chimiques révèlent non seulement les lois intrinsèques qui régissent la transformation de la matière, mais fournissent également des preuves cruciales pour des applications industrielles telles que la conception de catalyseurs efficaces et le développement de voies de synthèse vertes. L'analyse des mécanismes réactionnels repose largement sur une technique de calcul clé : la recherche de voies réactionnelles. Cette technique consiste à localiser les minima locaux et les intermédiaires réactionnels sur la surface d'énergie potentielle (SEP) afin de cartographier la voie réactionnelle réelle.

Pendant longtemps, les chimistes computationnels se sont principalement appuyés sur les méthodes des coordonnées de réaction intrinsèques (IRC) pour explorer les mécanismes réactionnels en générant des configurations finies. Cependant, cette approche traditionnelle présente des limitations importantes. Elle est souvent contrainte par le cheminement prédéfini du chercheur et risque de négliger des voies réactionnelles non conventionnelles, passant ainsi potentiellement à côté de mécanismes alternatifs.

Grâce au développement de méthodes automatisées telles que la réponse artificielle induite par la force (AFIR), la recherche objective de trajectoires de réponse est devenue possible. Ces méthodes considèrent les trajectoires de réponse comme un réseau de « nœuds » interconnectés et explorent systématiquement les possibilités de réponse en générant itérativement de nouvelles configurations, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour la découverte de mécanismes de réponse inconnus.

Cependant, la recherche de chemin automatisée n'est pas une solution parfaite. Les calculs énergétiques pour de nombreuses configurations engendrent des coûts élevés, et la nécessité d'étudier les mécanismes sous-jacents aux changements conformationnels alourdit encore la charge de calcul. Bien que les méthodes semi-empiriques et les fonctions de potentiel d'apprentissage automatique puissent partiellement réduire les coûts, des imprécisions ponctuelles dans la prédiction de l'énergie peuvent encore affecter la fiabilité de la recherche de chemin.

L'ontologie chimique, en tant qu'outil de structuration des connaissances, offre une nouvelle approche pour surmonter les difficultés mentionnées précédemment. Grâce à des définitions standardisées des entités, des attributs, des relations et des règles, elle organise les connaissances chimiques fragmentées en informations structurées, lisibles et exploitables par machine. Par exemple, des cadres ontologiques tels que RXNO ont déjà démontré leur intérêt pour l'annotation des voies réactionnelles.

S’appuyant sur ces travaux, une équipe de recherche de l’université d’Hokkaido au Japon a développé un nouveau système d’IA, ChemOntology.En tant que système de classification des connaissances chimiques, il formalise le raisonnement chimique humain dans un cadre compréhensible par machine, permettant ainsi une exploration et une analyse rapides des réactions chimiques.L'application réussie de ce cadre à l'étude du mécanisme réactionnel classique de Heck vérifie non seulement son efficacité dans l'accélération de la recherche de chemins, mais souligne également l'énorme potentiel de l'intégration des « connaissances chimiques humaines » avec le « calcul automatisé ».

Les résultats de recherche associés, intitulés « ChemOntology : une méthode réutilisable basée sur une ontologie chimique explicite pour accélérer la recherche de voies de réaction », ont été publiés dans ACS Catalysis.

Points saillants de la recherche

* Il parvient à « programmer » l’intuition des chimistes humains dans le système sans s’appuyer sur un ensemble de données d’entraînement, ce qui constitue un avantage significatif par rapport aux méthodes d’apprentissage automatique traditionnelles ;

* Les résultats expérimentaux montrent que, combiné à AFIR, ChemOntology peut obtenir des résultats comparables à une recherche AFIR_TARGET complète en explorant environ la moitié du nombre de chemins, réduisant ainsi le coût de calcul global de près de moitié.

Adresse du document :
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscatal.5c06298
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Méthodologie des données du cadre axé sur les connaissances

Les ressources de données utilisées par cet institut de recherche ne sont pas les ensembles de données massifs traditionnellement employés pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Ceci s'explique précisément par les caractéristiques intrinsèques de ChemOntology, un cadre de référence axé sur la connaissance : il privilégie les règles et les mécanismes chimiques plutôt que l'ajustement des données, évitant ainsi une forte dépendance aux données à grande échelle et ses limitations méthodologiques potentielles.

d'abord,Les chercheurs ont utilisé la base de données chimiques publique PubChem pour obtenir des informations standardisées sur tous les composants clés de la réaction.Cela inclut la structure moléculaire, le nom et un identifiant unique. Ces informations peuvent être considérées comme une « carte d'identité » pour chaque substance chimique, permettant non seulement de définir précisément le rôle de chaque composant dans le système réactionnel, mais aussi de suivre les produits cibles et d'éliminer les sous-produits non pertinents ou inutiles grâce à des numéros de composés uniques, rendant ainsi la recherche de voies réactionnelles ultérieures plus précise et efficace.

Deuxièmement, afin de tester la fiabilité et l'applicabilité de la méthode dans des scénarios chimiques réels et complexes,Les chercheurs ont choisi comme cas d'étude la réaction de Heck classique, qui présente divers mécanismes et de nombreuses étapes réactionnelles.Le système a été alimenté avec des données d'entrée complètes, incluant les fichiers structuraux tridimensionnels des réactifs, catalyseurs, ligands et bases, ainsi que les données énergétiques de référence des intermédiaires et produits finaux connus. Ce cas représentatif permet d'évaluer pleinement les performances de la méthode au sein de réseaux réactionnels complexes, confirmant non seulement sa capacité à identifier les intermédiaires clés et à distinguer les voies réactionnelles principales des voies secondaires, mais démontrant également de manière intuitive ses avantages en termes de réduction des coûts de calcul.

Globalement, cette étude garantit l'exactitude des informations grâce à des bases de données faisant autorité, vérifie l'efficacité des méthodes en tirant parti de réactions complexes typiques et favorise la collaboration et l'itération grâce à un code source entièrement ouvert, ce qui lui permet de maintenir une large applicabilité à divers systèmes de réactions organométalliques sans dépendre de données d'entraînement à grande échelle.

ChemOntology : un nouveau cadre pour la recherche de voies réactionnelles dans les réactions organométalliques

ChemOntology est un cadre informatique basé sur la connaissance dont l'idée centrale ne repose pas sur l'entraînement de modèles avec des données à grande échelle.Au lieu de cela, elle intègre systématiquement les règles des réactions chimiques, les contraintes structurelles et les processus de recherche de voies de chimie quantique.Cette méthode permet une exploration efficace des voies réactionnelles dans un contexte chimique défini. Elle utilise AFIR (Réaction Induite par Force Artificielle) comme moteur de calcul, intégrant explicitement les connaissances chimiques pour orienter la recherche et effectuant un criblage en temps réel des structures générées afin d'éviter les évolutions réactionnelles non pertinentes ou incohérentes.

Comme le montre la figure ci-dessous, le flux de travail ChemOntology comprend l'analyse des entrées de l'utilisateur, la modélisation des informations chimiques dans le fichier de configuration, la génération du chemin de réaction à l'aide d'ERPO, les contraintes de rationalité structurelle, l'exécution et le contrôle d'AFIR et l'analyse du chemin.

Le système réactionnel est d'abord analysé comme un ensemble d'unités structurelles telles que des métaux, des ligands, des substrats et des bases optionnelles, chaque type d'unité se voyant attribuer un rôle et une propriété chimique spécifiques.Le processus réactionnel est décrit comme une transformation progressive des états d'hybridation des unités structurales et de leurs atomes internes, permettant ainsi de suivre les changements structuraux à trois niveaux : « nœud réactionnel – unité structurale – atome ». Cette représentation hiérarchique permet au modèle de déterminer la plausibilité chimique des voies réactionnelles à partir d'informations géométriques et topologiques uniquement, sans recourir aux détails de la structure électronique.

La génération des voies de réaction repose sur ERPO (Elementary Reaction Pathway Operator).Autrement dit, une description modulaire des processus de réaction élémentaires organométalliques courants.Parmi les exemples de réactions, on peut citer la formation de composés de coordination, l'addition oxydante, l'insertion d'oléfines et l'élimination β-hydrogène. ERPO sert non seulement à construire des séquences réactionnelles, mais aussi à vérifier les règles lors de la recherche, garantissant ainsi que chaque transformation structurale respecte la sémantique chimique attendue. En décomposant les réactions complexes en processus élémentaires combinatoires, ChemOntology réduit considérablement la complexité combinatoire de l'espace de recherche tout en préservant la diversité des réactions.

Pour contraindre davantage l'évolution de la réaction,ChemOntology introduit un mécanisme de filtrage basé sur les changements d'hybridation atomique.L'utilisateur peut limiter les ajustements structurels maximaux autorisés pour différentes unités structurales tout au long du processus de réaction à l'aide de quelques paramètres. Les structures géométriques dépassant ces contraintes sont automatiquement identifiées et éliminées de la recherche. Ce mécanisme supprime efficacement le problème d'explosion de structures et améliore considérablement l'efficacité de calcul sans qu'il soit nécessaire de prédéfinir les résultats de la réaction.

En pratique, ChemOntology est intégrée comme couche de contrôle des connaissances au-dessus du processus de recherche AFIR, combinée à la méthode semi-empirique de liaisons fortes GFN2-xTB pour décrire l'évolution géométrique du chemin réactionnel. Contrairement aux modèles d'apprentissage automatique,ChemOntology ne nécessite pas d'apprentissage avec un ensemble de données ; sa « base de connaissances » se compose principalement de règles de reconnaissance de groupes fonctionnels, de schémas de classification d'unités structurelles et de fichiers ERPO.Tous ces éléments peuvent être modifiés avec souplesse par l'utilisateur en fonction de l'objet de recherche. Cette conception fait de ChemOntology une méthodologie de chimie computationnelle, permettant d'intégrer systématiquement l'intuition chimique humaine au processus automatisé d'exploration des réactions.

Globalement, ChemOntology fournit une plateforme pour la recherche de voies réactionnelles sous des contraintes chimiques explicites : elle ne restreint pas l'émergence de nouvelles réactivités, mais guide plutôt les calculs pour explorer un « espace chimique raisonnable » grâce à des règles structurées, atteignant ainsi un équilibre entre l'analyse du mécanisme réactionnel et les nouvelles découvertes chimiques potentielles.

Résultats expérimentaux : Coût de calcul divisé par deux, clarté du chemin doublée.

Afin de vérifier l'efficacité et la pertinence du cadre ChemOntology dans la recherche de voies réactionnelles,L'équipe de recherche a choisi comme système de test la réaction de Heck classique, qui possède un mécanisme complexe et est représentative.Comme illustré ci-dessous, cette réaction utilise l'iodobenzène et le styrène comme substrats. Sous catalyse au palladium, en présence du ligand triphénylphosphine et de triéthylamine comme base, elle produit principalement du trans-stilbène, ainsi qu'une faible quantité d'isomère cis et des traces de sous-produits. Son mécanisme comprend plusieurs étapes clés, notamment l'addition oxydante, l'insertion d'oléfine, l'insertion migratoire, l'élimination d'hydrogène en β et l'élimination de base. La multiplicité des centres réactionnels représente un défi majeur pour les méthodes de recherche de chemin réactionnel automatisées.

L'étude compare trois stratégies de recherche parallèles : AFIR_DEFAULT (non guidée), AFIR_TARGET (partiellement contrainte) et AFIR_ChemOntology (qui intègre une ontologie chimique). Ces trois stratégies diffèrent fondamentalement par leur niveau d'« intelligence » : la première parcourt l'espace de configuration de manière quasi indiscriminée, tandis que la dernière restreint le champ de recherche par des contraintes artificielles.AFIR_ChemOntology, quant à lui, identifie automatiquement les rôles chimiques des réactifs et des centres réactionnels clés grâce à son cadre, et guide dynamiquement la recherche en tirant parti des processus réactionnels élémentaires.

Dans les mêmes conditions de calcul, comme illustré dans la figure ci-dessous, les réseaux de réactions générés par les trois méthodes diffèrent significativement. AFIR_DEFAULT produit un grand nombre de nœuds invalides chimiquement non pertinents, saturant considérablement les chemins fonctionnels ; AFIR_TARGET, malgré une certaine amélioration, présente encore de nombreuses structures redondantes ; en revanche,Les résultats de recherche pour AFIR_ChemOntology sont très ciblés, permettant l'identification précoce et claire des principales voies de réaction.Les calculs se sont concentrés sur des voies réactionnelles chimiquement plausibles. Des analyses statistiques intermédiaires ont montré que ChemOntology réduisait significativement la proportion de « mauvais nœuds », et les intermédiaires clés identifiés étaient parfaitement cohérents avec le mécanisme classique de la réaction de Heck.

Comme le montre la figure ci-dessous, l'analyse énergétique révèle que les trois méthodes mettent en évidence une étape commune dans les premières phases de la réaction.Cependant, seule AFIR_ChemOntology peut distinguer et suivre complètement les voies spécifiques menant respectivement au produit principal et au sous-produit.De plus, des interactions caractéristiques associées à l'élimination de l'hydrogène β ont généralement été observées dans la voie efficace, tandis que dans la voie conduisant à des produits à l'état de traces, ces interactions ont présenté une stabilité structurelle plus faible, ce qui peut expliquer leur probabilité de génération plus faible.

En termes d'efficacité de calcul,AFIR_ChemOntology atteint une efficacité comparable à une recherche complète d'AFIR_TARGET tout en explorant environ la moitié du nombre de chemins, réduisant ainsi le coût de calcul global de près de moitié.Cet avantage découle principalement de l'orientation de la recherche par les connaissances chimiques et du filtrage en temps réel des structures invalides. Globalement, les résultats expérimentaux démontrent que l'intégration d'une ontologie chimique dans la recherche automatisée de chemins peut améliorer significativement l'efficacité de l'analyse mécanistique tout en garantissant la rationalité chimique, offrant ainsi une approche plus efficace et fiable pour l'étude des systèmes réactionnels complexes.

Du laboratoire à l'usine : repenser l'exploration des réactions grâce à l'ontologie chimique

L'intégration de l'ontologie chimique et de la recherche automatisée de voies réactionnelles établit un lien essentiel entre la chimie théorique et les applications industrielles. Cette tendance a non seulement stimulé de nombreuses recherches de pointe dans le milieu universitaire, mais a également engendré d'importantes pratiques innovantes dans l'industrie, transformant la recherche sur les mécanismes réactionnels d'une analyse a posteriori traditionnelle vers un guidage actif plus proactif.

Dans le milieu universitaire, la recherche se concentre sur l'innovation algorithmique et le perfectionnement des mécanismes, repoussant sans cesse les limites de la connaissance dans ce domaine. Par exemple, une équipe de l'Université d'Islande a développé l'algorithme « Processus gaussien de transport optimal » (OT-GP).Son principe fondamental repose sur l'adoption d'une stratégie de filtrage intelligent des données, capable de fonctionner efficacement avec une quantité fixe de données d'entraînement.Cet algorithme réduit considérablement le temps moyen de recherche du chemin de réaction moléculaire, le faisant passer de 28,3 minutes à 12,6 minutes, et améliore significativement le taux de réussite, offrant ainsi un nouvel outil pour l'exploration rapide des mécanismes des systèmes complexes.

Titre de l'article : Élagage adaptatif pour une robustesse accrue et une surcharge de calcul réduite dans les recherches de points de selle accélérées par processus gaussiens
Lien vers le document:https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.06030

en même temps,Une équipe de recherche de l'ETH Zurich, en Suisse, a combiné la dynamique moléculaire ab initio avec des méthodes d'échantillonnage améliorées.Nous avons étudié de manière systématique les étapes clés de transfert et de réarrangement de l'hydrogène dans la réaction catalytique des tamis moléculaires et des métaux de transition, révélé les caractéristiques mécanistiques des changements dynamiques des canaux de réaction en fonction de l'environnement réactionnel et proposé une image microscopique générale pouvant servir de guide pour la conception rationnelle des catalyseurs.

Titre de l'article : Dynamique moléculaire ab initio avec échantillonnage amélioré en catalyse hétérogène
Lien vers l'article :https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/cy/d1cy01329g

Dans le secteur industriel, en revanche, on s'attache davantage à traduire ces théories en applications concrètes. Prenons l'exemple de Schrödinger, entreprise emblématique du domaine de la chimie computationnelle aux États-Unis.Son flux de travail de réaction automatisé AutoRW intègre profondément la pensée structurée de l'ontologie chimique.Il permet une automatisation complète du processus, depuis l'énumération des réactions et la cartographie des chemins jusqu'à l'organisation des résultats et leur affichage.

Parallèlement, la collaboration entre le géant chimique allemand BASF et IBM illustre également une voie similaire d'intégration technologique.Les deux parties associeront l'ontologie chimique aux calculs de chimie quantique et à l'intelligence artificielle pour aborder conjointement la recherche et le développement de catalyseurs haute performance.En adoptant le modèle « informatique guidée par les connaissances + IA », non seulement le cycle de R&D a été considérablement raccourci et le coût des essais et erreurs expérimentaux a été réduit, mais une base solide a également été posée pour l'application des matériaux en polyuréthane dans l'automobile, la construction et d'autres domaines.

Ces pratiques mises en œuvre par des entreprises mondiales de premier plan valident non seulement la valeur universelle de la combinaison de l'ontologie chimique et de l'informatique automatisée, mais ont également, grâce à une collaboration technologique interrégionale et intersectorielle, formé un cercle vertueux allant des percées académiques au transfert de technologie, puis aux applications industrielles et au retour d'information sur la demande, poussant continuellement l'industrie chimique mondiale vers un avenir plus vert, plus efficace et plus intelligent.

Liens de référence :
1.https://wp-stg.schrodinger.com/wp-content/uploads/2023/10/A4-22_111-Reaction-Workflow-Application-Note_R3-1-1.pdf
2.https://blog.csdn.net/cainiao080605/article/details/147259567
3.https://phys.org/news/2025-12-ai-mimics-human-intuition-explore.html