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A equipe utilizou métodos computacionais (ou in silico) para obter o espectro infravermelho das substâncias presentes nos cinco grupos estudados, dentre eles as anfetaminas e os canabinoides. Foram obtidos dados de espectroscopia de infravermelho utilizando a Teoria do Funcional da Densidade (DFT, do inglês Density Functional Theory), técnica usada para entender a estrutura dos átomos e moléculas usando a densidade dos elétrons. Os métodos, diz a professora Aline Bruni, representam uma alternativa para conseguir informações de espectros de substâncias pouco conhecidas e “podem, inclusive, auxiliar a criar referências para potenciais drogas, que ainda não foram detectadas.”

Já o treinamento da ferramenta contou com uso de duas aproximações de machine learning: aprendizagem não supervisionada, em que os algoritmos identificam padrões nos dados, e supervisionada, na qual há treinamentos por meio de conjuntos conhecidos de amostras. Assim, “os modelos classificatórios gerados pela aprendizagem de máquina podem fornecer um diagnóstico inicial sobre a que grupo pertencem esses compostos”, informa a professora.