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有機(jī)化學(xué)有關(guān)的文獻(xiàn)包括了多種多樣的催化劑和反應(yīng)，而且許多文獻(xiàn)報道僅僅對特定反應(yīng)的反應(yīng)條件優(yōu)化（比如優(yōu)化產(chǎn)率或者立體選擇性）。

有鑒于此，韓國蔚山大學(xué)Bartosz A. Grzybowski、波蘭科學(xué)院Jacek Mlynarski等報道機(jī)器學(xué)習(xí)模型，基于深入理解文獻(xiàn)給出的數(shù)據(jù)用于改善催化劑-反應(yīng)的評價。

本文要點

(1)

對Mg催化劑的不對稱催化反應(yīng)作為模型，這種機(jī)器學(xué)習(xí)模型表現(xiàn)非常準(zhǔn)確的評價，而且能夠?qū)崿F(xiàn)對一些反應(yīng)的情況進(jìn)行即開即用的預(yù)測，比如Michael加成反應(yīng)或者不對稱還原反應(yīng)。

參考文獻(xiàn)

Paulina Baczewska, Micha? Kulczykowski, Bartosz Zambroń, Joanna Jaszczewska-Adamczak, Zbigniew Pakulski, Rafa? Roszak, Bartosz A. Grzybowski, Jacek Mlynarski， Machine Learning Algorithm Guides Catalyst Choices for Magnesium-Catalyzed Asymmetric Reactions, Angew. Chem. Int. Ed. 2024

DOI: 10.1002/anie.202318487

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/anie.202318487