Работы автора

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.