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Npj Comput. Mater.: 数据驱动寻找：化学逆向合成路径

知社学术圈 2024-11-28 11:29

文章摘要

本文介绍了IBM欧洲研究院的Federico Zipoli等人提出的一种生成完整逆转录合成途径的新方法。该方法结合了人类专家的合成策略，利用化学反应指纹来捕捉多步策略，并在指纹空间中表示逆合成路线。通过使用评分方法对分支进行排名，该方法能够指导逆转录合成树的扩展，优先考虑使用类似逆转录合成策略的途径。这种方法不需要对现有的单步预测模型进行额外的训练，并且在不同合金体系中成功发现了从四元至六元的共晶合金，表明该机器学习框架极大地加快了共晶合金的发现和设计。

Npj Comput. Mater.: 数据驱动寻找：化学逆向合成路径

查看文献： Growing strings in a chemical reaction space for searching retrosynthesis pathways
查看期刊：npj Computational Materials

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