La inteligencia artificial (IA) requiere la provisión de datos aprendibles para ofrecer con éxito el poder predictivo necesario. En este artículo, se demuestra que los parámetros fisicoquímicos estándar, aunque útiles, son insuficientes para el desarrollo de potentes algoritmos de predicción antimicrobiana. Los modelos iniciales que se centraron únicamente en los valores extraíbles del conocimiento sobre descriptores electrotopológicos, estructurales y constitucionales no cumplieron con los criterios de aceptación para clasificar la actividad antimicrobiana. En contraste, los esfuerzos por definir conceptualmente el opuesto diamétrico de un compuesto antimicrobiano ayudaron a avanzar en la categoría predicha como un rasgo aprendible. Notablemente, la inclusión de interacciones ligando-receptor utilizando la capacidad de las moléculas para estimular el receptor TAS2Rs transmembrana ayudó a aumentar la capacidad de distinguir las moléculas antimicrobianas de las inactivas, confirmando la hipótesis de una sinergia predictor-predicho detrás de la psicofísica del amargor y la actividad antimicrobiana. Por lo tanto, en una única representación vectorial psicofísica bio-endógena, este manuscrito ayuda a demostrar la contribución a la parametrización y la identificación de manifolds químicos relevantes para el diseño molecular y la (re)ingeniería. Este enfoque novedoso para el desarrollo de modelos de IA aceleró el diseño molecular y facilitó la selección de nuevos y más poderosos agentes antimicrobianos. Esto es especialmente valioso en una época en la que la resistencia antimicrobiana podría ser ruinosa para los sistemas de salud modernos.