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机器学习在有机化学中的应用
被引量：
11
1
作者
刘伊迪
杨骐
+2 位作者
李遥
张龙
罗三中
《有机化学》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期3812-3827,M0010,共17页
近年来,由于计算能力、大数据和算法的不断进步,人工智能(Artificial intelligence,AI)重新兴起,已成为诸多研究领域变革性发展背后的重要推动力.机器学习(Machine learning,ML)是人工智能一个重要的研究领域.随着化学信息学的发展,机...
近年来,由于计算能力、大数据和算法的不断进步,人工智能(Artificial intelligence,AI)重新兴起,已成为诸多研究领域变革性发展背后的重要推动力.机器学习(Machine learning,ML)是人工智能一个重要的研究领域.随着化学信息学的发展,机器学习在化学领域展现出巨大的发展潜力,也为有机化学的发展带来了新的机遇.为帮助有机化学家了解这一-新兴领域,对如何将机器学习策略应用于有机化学研究做简单介绍,同时,概括总结了机器学习在化合物性质预测、分子从头设计、化学反应预测、逆合成分析和智能合成机器方面的应用实例,分析讨论了当前机器学习在有机化学领域面临的挑战和难题.
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关键词
机器学习
分子
描述符
算法
化学性质预测
分子
从头
设计
化学反应预测
逆合成分析
原文传递
题名
机器学习在有机化学中的应用
被引量：
11
1
作者
刘伊迪
杨骐
李遥
张龙
罗三中
机构
清华大学化学系基础分子科学中心
出处
《有机化学》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期3812-3827,M0010,共17页
基金
科技部基础资源调查项目(No.2018FY201200)
清华大学理科双创项目(No.2019Z07L01005)
国家自然科学基金(Nos.22031006,21672217,21933008)资助项目
文摘
近年来,由于计算能力、大数据和算法的不断进步,人工智能(Artificial intelligence,AI)重新兴起,已成为诸多研究领域变革性发展背后的重要推动力.机器学习(Machine learning,ML)是人工智能一个重要的研究领域.随着化学信息学的发展,机器学习在化学领域展现出巨大的发展潜力,也为有机化学的发展带来了新的机遇.为帮助有机化学家了解这一-新兴领域,对如何将机器学习策略应用于有机化学研究做简单介绍,同时,概括总结了机器学习在化合物性质预测、分子从头设计、化学反应预测、逆合成分析和智能合成机器方面的应用实例,分析讨论了当前机器学习在有机化学领域面临的挑战和难题.
关键词
机器学习
分子
描述符
算法
化学性质预测
分子
从头
设计
化学反应预测
逆合成分析
Keywords
machine learning
molecular descriptor
algorithm
chemical property prediction
de novo design
chemical reaction prediction
retrosynthesis analysis
分类号
O621 [理学—有机化学]
TP181 [理学—化学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习在有机化学中的应用
刘伊迪
杨骐
李遥
张龙
罗三中
《有机化学》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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