Архив статей журнала
Научная статья рассматривает актуальные методы машинного обучения для предсказания химических реакций и оптимизации условий синтеза. Сфера химического синтеза является ключевой в науке и промышленности, и внедрение методов машинного обучения представляет собой инновационный подход к решению сложных проблем в этой области. Статья обсуждает применение графовых нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей и генеративных моделей для предсказания реакций с высокой точностью. Также рассматриваются методы оптимизации условий синтеза, основанные на машинном обучении, с акцентом на предсказании оптимальных параметров реакции.
В данной статье представлен обзор современных методов виртуального моделирования, таких как квантово-химические методы, молекулярная динамика и докинг, и их приложение в различных аспектах органической химии. Рассмотрены применение виртуального моделирования для дизайна новых молекул, изучения реакционных механизмов и прогнозирования свойств материалов. Освещены перспективы использования методов машинного обучения и системной интеграции для улучшения точности прогнозов. В заключении подчеркнута важность виртуального моделирования как инструмента, способствующего инновациям в органической химии и обеспечивающего основу для будущего развития науки и технологии.