人工智能的兴起,为有机合成和高分子合成领域带来了前所未有的革命性变化,正在逐步改变合成化学的研究和实践方式。利用人工智能的算法和模型,合成化学家们能够更加精确地预测分子的性质,优化多步逆合成路径,深入理解单步转化过程中的结构与性能关系,建立高分子结构与功能之间的定量关系,设计和优化聚合过程,预测生物大分子的结构和序列,以及开发自动化和智能化的合成平台等,不仅提高了合成化学的效率和精确度,也为解决复杂合成问题提供了新的视角和方法。近年来,我国科学家在这一前沿领域取得了一系列具有国际影响力的突破性成果,为人工智能在有机与高分子合成中的应用和发展打下了坚实的基础。
近期,受Sci. China Chem.主编万立骏院士委托,国家自然科学基金委员会化学科学部付雪峰处长邀请上海有机化学研究所游书力院士、清华大学罗三中教授、浙江大学洪鑫研究员、清华大学杨骐博士、广州国家实验室廖矿标研究员、复旦大学陈茂教授、北京大学裴剑锋研究员、莫凡洋研究员、吕华教授、张文彬研究员等多位领域内专家合作,为Sci. China Chem.撰写了题为“AI for Organic and Polymer Synthesis”的综述文章,系统总结了人工智能化学领域的最新进展。
文章全面审视了人工智能在合成化学领域的应用现状与最新进展,尤其聚焦于有机合成和高分子合成领域,深入探讨了数据驱动的研究方法如何为合成化学的挑战提供解决方案,并展现出巨大的潜力。汇编了一系列人工智能驱动的技术方法,覆盖了从分子设计、合成途径规划到工艺优化等多个方面。同时,文章也对当前在数据收集、分子编码、模型构建、实验验证等方面存在的瓶颈问题进行了深入分析,指出了这些挑战对于推动合成化学领域进一步发展的重要性。最后,文章对合成化学领域未来的发展趋势进行了总结,并提出了富有前瞻性的展望,描绘了一个由人工智能技术引领的合成化学发展蓝图。
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详见:Xin Hong, Qi Yang, Kuangbiao Liao, Jianfeng Pei, Mao Chen, Fanyang Mo, Hua Lu, Wenbin Zhang, Haisen Zhou, Jiaxiao Chen, Lebin Su, Shuo-Qing Zhang, Siyuan Liu, Xu Huang, Yi-Zhou Sun, Yuxiang Wang, Zexi Zhang, Zhunzhun Yu, Sanzhong Luo, Xue-Feng Fu, Shuli You. AI for Organic and Polymer Synthesis. Sci. China Chem. 2024, doi: 10.1007/s11426-024-2072-4
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