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Section Systèmes d'information en ChimieP. Vismara, B. Valéry (doct), C. Laurenço (assoc.), P. Jaufret (assoc.) La modélisation de systèmes d'information pour la chimie est une activité historique de l'équipe puisque le système qui a participé à la réalisation du système RESYN, un système de RCO où sont combinés programmation par objets, raisonnement par classification et raisonnement à partir de cas. De tels systèmes sont utilisés par les chimistes pour résoudre des problèmes comme la synthèse de molécules complexes. Il s'agit non seulement de modéliser et de représenter les objets complexes que sont les structures moléculaires et les réactions mais aussi de concevoir les algorithmes permettant de percevoir les propriétés de ces objets. Cette modélisation des objets chimiques s'est maintenant notamment effectuée dans le cadre d'une participation au projet européen ENCORE (Encyclopédie de Chimie Organique Électronique). Nous avons poursuivi notre travail sur la comparaison de graphes chimiques et plus particulièrement la recherche de symétries potentielles dans une molécule [lirmm-00105296]. Dans le cas des réactions chimiques, nous avons abordé le problème du mapping entre les atomes des réactifs et des produits. Ce problème s'apparente à la recherche d'un plus grand sous-graphe commun [lirmm-00315748] Dans le cadre d'un PEPS sur l'extraction de connaissances dans les bases de données chimiques, avec le LORIA Nancy et l'ENSC Montpellier, nous avons étudié la classification d'objets chimiques et mis en pratique le prototype Resyn-Assistant d'aide à l'analyse de molécules que nous développons depuis 1998. Nous avons également proposé une formalisation opérationnelle de la notion de cycles aromatiques et conçu et implémenté un algorithme de perception. Ces deux derniers travaux ont abouti à des articles soumis à une revue internationale. Le défi principal concernant les systèmes d'information pour la chimie relève de la conception d'outils génériques pour comparer des objets chimiques (sous-structures moléculaires) en s'appuyant sur des modélisations de la connaissance du domaine. |
