El objetivo principal de CORENET es construir dispositivos informáticos que utilicen redes de reacciones químicas como sistemas de procesamiento de información molecular. EL proyecto se divide en cuatro secciones: Química de sistemas, Metabolómica, Microfluídica e Inteligencia artificial.
Química de sistemas
La construcción de redes químicas con características similares a la vida para emular la capacidad de cálculo de las células vivas sería imposible sin la participación sinérgica de la química de sistemas, las redes de reacción y la quimioinformática. La investigación de la UAM se centrará en la QUÍMICA DE SISTEMAS, aportando experiencia en:
· Síntesis orgánica de sistemas biohíbridos.
· Redes de replicación complejas.
· Confinamiento de lo anterior para el desarrollo de CRNs y su control fuera de equilibrio.
Metabolómica
Parte de la investigación de CORENET se centra en el uso de técnicas analíticas avanzadas (como HPLC, GC y espectrometría de masas) para separar, identificar y cuantificar especies moleculares en las REDES DE REACCIÓN COMPLEJA (CRN) producidas. La investigación de Metabolómica en CORENET por parte del CSIC y SDU se centrará en:
· Análisis metabolómicos de mezclas químicas complejas.
· Procesamiento estadístico de big data para identificación y cuantificación de componentes de mezcla.
· Nuevos métodos analíticos y software para el procesamiento de datos, identificación y cuantificación de compuestos.
Microfluídica
SRU ha descubierto recientemente que la reacción de formosa tiene los requisitos previos para RESERVOIR COMPUTING (RC). El enfoque de CORENET en microfluídica incluirá:
· Desarrollo y uso de reactores microfluídicos y redes de reacción enzimática.
· Creación y uso de compartimentos controlables de microgotas e hidrogel.
· Uso de una variedad de técnicas analíticas de productos, incluyendo cromatografía y espectrometría de masas
· Operación automatizada de reacciones
Inteligencia artificial
Los modelos de INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) se utilizarán para comprender y utilizar la complejidad dinámica de los CRN. CORENET utilizará modelos de IA para hacer frente a la correlación, predicción y maximización de los resultados de los productos de los CRN.
IBM utilizará varias herramientas de IA para vincular el mundo digital con los sistemas de química húmeda. Estas herramientas permitirán la codificación y decodificación de unidades de procesamiento químico. El enfoque de CORENET en la IA incluirá:
· Mapeo y clasificación basados en IA.
· Imitación de CRNs por redes neuronales artificiales.
· Reconocimiento de imágenes basado en el cálculo de yacimientos con CRN como reservorios.
El grupo Foodomics liderado por Alejandro Cifuentes participa en el Proyecto CORENET en la sección de Metabolómica aportando su experiencia en el tema.
Podéis ampliar la información sobre el proyecto en el siguiente enlace:
https://corenet-horizon.eu/core/
