Otimização de reacções orientada por dados em química de processos

As equipas de química de processos são cada vez mais solicitadas a produzir reacções robustas e escaláveis em prazos apertados, com restrições regulamentares e com múltiplos objectivos - frequentemente em espaços de parâmetros de elevada dimensão, onde as experiências são dispendiosas e as interações não são lineares. A otimização Bayesiana aborda este problema com um modelo substituto probabilístico para orientar a seleção de experiências, permitindo que as equipas aprendam eficientemente a partir de dados limitados, enquanto as variantes de aprendizagem por transferência possibilitam a reutilização de informações de campanhas anteriores em produtos químicos relacionados.

Este artigo descreve a metodologia e as considerações práticas para aplicar a otimização Bayesiana e as abordagens multi-tarefas ao desenvolvimento de processos reais, incluindo variáveis contínuas/categóricas mistas, restrições, ruído e compromissos multi-objectivos. Ilustramos estes conceitos com estudos de casos publicados e industriais que destacam uma convergência mais rápida e uma contagem reduzida de experiências em comparação com as estratégias de otimização convencionais. Por fim, descrevemos como esses métodos podem ser operacionalizados com fluxos de trabalho acessíveis a químicos de bancada e integrados a sistemas de laboratório digital, automação e modelagem cinética para permitir experimentação escalonável e autônoma em circuito fechado.