El Dr. Rubén Laplaza Solanas, del Instituto de Investigaciones Químicas (IIQ, CSIC–Universidad de Sevilla), junto con Itzel A. Muro-Puente, el Dr. David Dalmau y el Dr. Juan V. Alegre-Requena, del Instituto de Síntesis Química y Catálisis Homogénea (ISQCH, CSIC–Universidad de Zaragoza), impartirán del 8 al 10 de abril de 2026 el curso Inteligencia Artificial Química Aplicada a Catálisis (ChemAICat), que se celebrará en el Aula cicCartuja II. La inscripción al curso es gratuita y el número máximo de asistentes está limitado a 30 participantes. Los interesados deberán rellenar este formulario o escanear el siguiente QR para inscribirse.
El curso ofrece una guía práctica de diferentes técnicas de IA que pueden aplicarse para acelerar o complementar la investigación en catálisis. Está especialmente recomendado para químicos experimentales y computacionales con experiencia básica o nula en programación en Python. Las clases tienen como objetivo proporcionar a estos investigadores flujos de trabajo listos para usar que puedan incorporar a sus tareas de investigación. Algunos de los protocolos que se abordarán incluyen:
- Generación de moleculas y catalizadores mediante reacciones digitales
- Generación automatizada de descriptores a partir de archivos ChemDraw y CSV
- Exploración química eficiente y basada en datos
- Optimización de condiciones de reacción mediante IA
- Descubrimiento de catalizadores mediante IA
La mayoría de las sesiones consistirán en tutoriales prácticos en los que los asistentes seguirán y ejecutarán el código explicado por el instructor. En algunos casos, se incluirán seminarios de 30 minutos para complementar las sesiones prácticas.
Requisitos
Antes de asistir al curso, deben cumplirse los siguientes requisitos:
- Los asistentes deben usar sus propios ordenadores portátiles para ejecutar los programas utilizados durante el curso. Se admiten los sistemas operativos Windows, macOS y Linux.
- Completar una guía de instalación preliminar para configurar los entornos de Python necesarios. Las instrucciones se proporcionarán unas semanas antes de empezar el curso y su realización debería llevar entre 30 y 60 minutos.
- (Opcional) Compartir con antelación problemas personalizados que puedan incluirse en las sesiones de resolución de problemas. Esto permitirá que el taller se centre en temas relevantes para la audiencia.
Programa
Miércoles 8 de abril
- Introducción a Python
Supervisor: Itzel A. Muro-Puente
Hora: 9.30h – 11.00h - Pausa breve 11.00h – 11.30h
- Visualización de datos con Python
Supervisor: Itzel A. Muro-Puente
Hora: 11.30h – 13.00h - Pausa comida 13.00h – 15.00h
- Introducción a la quimioinformática
Supervisor: Rubén Laplaza
Hora: 15.00h – 16.30h - Lecturas recomendadas: Introduction to RDKit e Integrating digital chemistry within the broader chemistry community
- Ronda de preguntas seguido de problemas personalizados 16.30h – 17.30h
Jueves 9 de abril
- Reacciones digitales para generar catalizadores
Supervisor: Rubén Laplaza
Hora: 09.30h – 11.00h - Lecturas recomendadas: SMARTS Tutorial y SMILES Tutorial (sección: Reactions)
- Pausa breve 11.00h – 11.30h
- Introducción a la IA química y generación de descriptores
Supervisor: Juan V. Alegre-Requena
Hora: 11.30h – 13.00h - Lecturas recomendadas: Machine Learning in Homogeneous Catalysis: Basic Concepts and Best Practices, Navigating through the Maze of Homogeneous Catalyst Design with Machine Learning y Paving the road towards automated homogeneous catalyst design.
- Pausa comida 13.00h – 15.00h
- Exploración del espacio químico y muestreo de catalizadores
Supervisor: Juan V. Alegre-Requena
Hora: 15.00h – 16.30h - Lectura recomendada: Standardizing Substrate Selection: A Strategy toward Unbiased Evaluation of Reaction Generality y Accelerated dinuclear palladium catalyst identification through unsupervised machine learning
Viernes 10 de abril
- Optimización de condiciones de reacción guiada por IA
Supervisor: David Dalmau
Hora: 9.30h – 11.00h - Lecturas recomendadas: Bayesian reaction optimization as a tool for chemical synthesis y Race to the bottom: Bayesian optimisation for chemical problems
- Pausa breve 11.00h – 11.30h
- Descubrimiento de catalizadores guiado por IA
Supervisor: David Dalmau
Hora: 11.30h – 13.00h - Lectura recomendada: ROBERT: Bridging the Gap Between Machine Learning and Chemistry y Recent advances of machine learning applications in the development of experimental homogeneous catalysis
- Ronda de preguntas seguido de problemas personalizados 13.00h – 14.00h
- Despedida del curso 14.00h