Ceux qui développent des méthodes de séparations chromatographiques le savent bien : séparer des mélanges (complexes) demande beaucoup de travail. Mais avec la naissance de du machine learning, un groupe de l’Université de Louvain parvient à accélérer efficacement le processus. Les personnes sont souvent bloquées par leurs propres méthodes.

La chromatographie est une technique essentielle utilisée en laboratoire pour séparer des mélanges. Cependant, l’optimisation d’une séparation implique souvent beaucoup d’essais et d’erreurs, consommant beaucoup de temps et de ressources. « Chaque personne impliquée dans la chromatographie aborde le développement de la méthode à sa manière, en se basant principalement sur son expérience » explique Deirdre Cabooter, professeur d’analyse pharmaceutique à la KU Leuven. « Nous voulons aborder le développement de méthodes plus efficacement en utilisant le machine learning. »