Bio

Maarten Dobbelaere (°1997) is burgerlijk ingenieur-chemie en behaalde zijn doctoraat aan de Universiteit Gent, met steun van het Fonds Wetenschappelijk Onderzoek Vlaanderen (FWO). Daar onderzocht hij hoe AI kan helpen bij het verduurzamen van chemische processen. Vandaag is hij postdoctoraal onderzoeker aan de École Polytechnique Fédérale de Lausanne in Zwitserland, waar hij onderzoekt hoe grote taalmodellen, zoals die achter ChatGPT, chemische problemen kunnen oplossen en nieuwe recepten kunnen bedenken voor stoffen die moeilijk te maken zijn.

Titel doctoraatsonderzoek

Moleculair machinaal leren voor chemische reactietechnologie 😨

In mensentaal:

Doctoraat in het kort

"Artificiële intelligentie kan de scheikunde enorm versnellen, maar de meeste AI-modellen zijn ‘zwarte dozen’. Ze geven een antwoord zonder te tonen hoe ze tot dat antwoord komen. Daardoor kan je ze niet echt controleren.

In mijn doctoraat onderzocht ik hoe chemische AI-gereedschappen wél transparant kunnen zijn. Ze voorspellen bijvoorbeeld hoe een molecule zich zal gedragen. Zo krijgen onderzoekers een betrouwbare eerste inschatting zonder eerst dure en tijdrovende experimenten te hoeven uitvoeren. Andere modellen ontleden chemische reacties en helpen chemici om veiliger en groener te werken. Een van die toepassingen is gratis beschikbaar en wordt intussen wereldwijd gebruikt door farmabedrijven, universiteiten en medische labo’s."
 

Waarom is jouw doctoraat belangrijk?

"Elke dag worden er wereldwijd geneesmiddelen geproduceerd, en elke stap in dat proces kan sneller, goedkoper of milieuvriendelijker. Met mijn AI-gereedschap kunnen chemici meteen het beste en groenste oplosmiddel kiezen, in plaats van dat via tientallen mislukte proeven te moeten uitzoeken. Dat scheelt tijd, geld én schadelijk afval."

Waarom wil je het publiek informeren over jouw onderzoek?

"Bij AI denken we snel aan chatbots. Veel minder mensen weten dat chemici AI kunnen gebruiken om te kiezen welke experimenten ze uitvoeren. Elke proef houdt risico’s in, verbruikt grondstoffen en levert chemisch afval op. Door vooraf in te schatten welke stoffen en experimenten het meest veelbelovend zijn, kunnen we onnodige proeven vermijden. Ik wil tonen hoe dat de chemie duurzamer maakt, maar ook waarom die voorspellingen controleerbaar moeten blijven. In het chemielabo mag je AI namelijk niet blind vertrouwen."