人工智能在化学逆合成中的应用

作     者：Yinjie Jiang Yemin Yu Ming Kong Yu Mei Luotian Yuan Zhengxing Huang Kun Kuang Zhihua Wang Huaxiu Yao James Zou Connor W.Coley Ying Wei Yinjie Jiang;Yemin Yu;Ming Kong;Yu Mei;Luotian Yuan;Zhengxing Huang;Kun Kuang;Zhihua Wang;Huaxiu Yao;James Zou;Connor W.Coley;Ying Wei

作者机构：College of Computer Science and TechnologyZhejiang UniversityHangzhou 310027China Department of Computer ScienceCity University of Hong KongHong Kong 999077China Shanghai Institute for Advanced StudyZhejiang UniversityShanghai 201203China Shanghai Artificial Intelligence LaboratoryShanghai 201203China Department of Computer ScienceStanford UniversityStanfordCA 94305–2004USA Department of Chemical Engineering&Computer Science and Artificial Intelligence LaboratoryMassachusetts Institute of TechnologyCambridgeMA 02139USA 

出 版 物：《Engineering》 (工程(英文))

年 卷 期：2023年第25卷第6期

页      面：32-50,M0003页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0703[理学-化学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：financial support from the Tencent AI Lab Rhino-Bird Gift Fund(9229073) the Project by Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(P22KS00111) the Starry Night Science Fund of Zhejiang University Shanghai Institute for Advanced Study 

主　　题：逆合成 计算成本 数学定义 化学知识 AI技术 基于规则的专家系统 专业知识 子模块 

摘      要：近年来,人们对通过人工智能(AI)技术解决化学逆合成预测问题产生了巨大的兴趣。与化学家和基于规则的专家系统进行的逆合成预测不同,AI驱动的逆合成预测自动从现成的实验数据集中学习化学知识,以预测反应和逆合成路径。这提供了解决许多传统挑战的机会,包括专业知识过于繁杂、路线的长度过大和计算成本高。本文描述了当前AI驱动的逆合成预测的概况。我们首先讨论了化学逆合成的数学定义,并回顾了这个问题中的研究挑战。然后,我们回顾相关的AI技术和最新进度,以实现逆合成预测。此外,我们提供了逆合成系统不同部分的全面分类,并调查了AI方法如何重塑每个子模块。最后,我们讨论了未来有希望的研究领域。