Toen een collega van mij, een hoogleraar in de wiskunde, gevraagd werd even iets uit te rekenen – ‘want dat kunnen wiskundigen toch zo goed’ – reageerde hij ad rem met: ‘Dat is een misverstand; wiskundigen kunnen niet goed rekenen, ze kunnen goed nadenken.’

Ik moest denken aan die opmerking in verband met de discussie rond de opmars van kunstmatige intelligentie in de scheikunde, in het bijzonder de organische synthese. Scheikunde is de best gedocumenteerde wetenschap, met haar enorme databestanden van de Chemical Abstract Service en de Beilstein. Daarin beschrijven we in detail al meer dan honderd jaar ieder molecuul en iedere gepubliceerde reactie, zowel in de open als de patentliteratuur. Zeer eenduidig en, op akkefietjes zoals stereochemie na, voor computeralgoritmes relatief gezien een eitje.

De kracht van kunstmatige intelligentie is dat het de informatie uit die bestanden kan integreren en extrapoleren op een manier waar de menselijke kennis, ervaring en intuïtie niet tegenop kan. Ik ben dus van mening dat het gebruik van kunstmatige intelligentie de synthese van organische moleculen in de komende jaren gaat versnellen. En dat is belangrijk.

Zowel in de moleculair gerichte biologie als in de organische materialen en devices is er al jaren een groeiende behoefte aan nieuwe en bestaande moleculen om daarvan de eigenschappen te gebruiken. Maar aan deze vraag kan onvoldoende worden voldaan, want de synthese van die moleculen gaat vaak te langzaam, en valt dan te duur uit. Te vaak leidt dit tot de conclusie dat als een stof niet te koop is, je het idee maar moet opgeven. Ik vermoed dat er als gevolg van de toepassing van kunstmatige intelligentie in de organische synthese wel eens een grotere behoefte aan chemici zou kunnen ontstaan, omdat dat het onderzoek naar en de toepassing van moleculen – en niet alleen níeuwe moleculen – stimuleert.

Ik keer me daarbij wel tegen de nogal reflexmatige combinatie van kunstmatige intelligentie en automatisering/miniaturisering in de organische synthese. Voor veel te bestuderen stoffen, ook die waarvoor tien tot twintig synthesestappen nodig zijn, geldt dat je ze op een schaal van meerdere grammen moet maken om genoeg eindproduct te krijgen. En doe dat maar, want anders staat de bioloog of materialenonderzoeker volgende week wéér op de stoep. Dan moet je dus met honderden grammen aan uitgangsstof beginnen en gecombineerd met de gewenste flexibiliteit in molecuulontwerp heeft de syntheserobot daar voorlopig geen antwoord op. Dit staat trouwens los van die andere ontwikkeling in de synthese, flowchemie, die juist wél weer toelaat dat je stoffen op grotere schaal in het laboratorium kunt maken.

Maar de grootste uitdaging voor de ontwikkelaars van kunstmatige intelligentie in de organische synthese zal de kwaliteit van de beschikbare informatie op waarde schatten zijn. Veel gepubliceerde reacties kun je helemaal niet reproduceren, of zoals een promovendus in mijn groep met een lelijk maar niet mis te verstaan germanisme eens opmerkte: ‘Nou dat moeten we eerst nog maar eens nakoken.’ Het is dit aspect waarin de ervaren chemicus de computer nog wel even de baas zal blijven. Maar wat het beste oplosmiddel is voor een Wittig-reactie? Laat dat de computer maar uitzoeken. Dan hebben die chemici meer tijd om na te denken. En daar zijn ze goed in.

_{Adriaan Minnaard, hoogleraar aan het Stratingh Instituut voor Chemie, Rijksuniversiteit Groningen}