David Dalmau Ginesta, investigador posdoctoral en el Instituto de Síntesis Química y Catálisis Homogénea (ISQCH) –centro mixto del CSIC y la Universidad de Zaragoza (Unizar)– ha sido galardonado con el “Premio a Desarrollos Metodológicos Relevantes en el Área de la Química Computacional” en la quinta convocatoria de los premios que otorga la Real Sociedad Española de Química (RSEQ).
El jurado ha valorado la contribución de D. Dalmau en el desarrollo de “ROBERT: Bridging the Gap Between Machine Learning and Chemistry”, una herramienta abierta de referencia en la automatización de flujos de machine learning (ML). Basada en modelos matemáticos de Inteligencia Artificial (IA), esta herramienta simplifica la generación de modelos predictivos con aplicación a problemas comunes de química, lo que puede reducir significativamente el tiempo necesario para diseñar y optimizar reacciones químicas o procesos experimentales.
El desarrollo de ROBERT, creado por químicos computacionales y validado por químicos experimentales, ha sido publicado en revistas internacionales de alto impacto y ya se está empleando tanto en investigación como en actividades formativas. El trabajo de Dalmau, vinculado a The Alegre Group en el ISQCH, se integra en una nueva forma de abordar la química fundamentada en el uso de datos e inteligencia artificial (IA). Esta metodología representa un avance crucial al reemplazar el tradicional enfoque de ‘ensayo y error’ por modelos predictivos, algo que puede contribuir a reducir considerablemente los costes asociados al uso de disolventes, reactivos y otros materiales experimentales.
La Real Sociedad Española de Química (RSEQ) forma parte de la Unión Internacional de Química Pura y Aplicada (IUPAC) desde los años 20 del pasado siglo, y es miembro de la European Association for Chemical and Molecular Sciences. Se trata de un organismo no gubernamental y sin ánimo de lucro que persigue la divulgación y el desarrollo de la química, tanto en su rama de ciencias puras como en el de sus aplicaciones, y vela por el avance y la mejora de su actividad científica, docente, investigadora y profesional.
