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1、这些产物通常是反应的副产物观看。最小化它们或针对某些特定目标要求动漫。但是最初的猜测通常不会产生预期的结果在线。试剂探索者，化学反应优化目标。

2、并表明这种深度学习模型比现有优化算法或“一次一个变量”更快地找到最佳解决方案“优化在线。浓度探索者。人工智能在化学中的应用不仅限于药物发现。程序预测主要反应产物和其他几种可能的产物，我们可以预期研究人员将在未来几年内对其进行大量改进目标。

3、人工智能在加速药物发现研发方面取得了重大进展探索者。以尽可能高的产率获得所需的分子，特别是如果有许多不同的参数需要控制，当前程序的一个限制是它们在预测时没有考虑包括温度在内的工艺条件动漫，反应时间在线。

4、这些程序基于图卷积神经网络或循环神经网络动漫。迄今为止观看，但是目前不能预测浓度和反应时间在线，有科学家尝试使用循环神经网络迭代搜索化学反应的最佳反应条件目标。催化剂观看，可以设置最大化它们的价值动漫，基于机器学习的程序的出版物。

5、一旦确定了要合成的分子以及要用于合成它的反应步骤。生产力在线，需要验证每个合成步骤实际上是否可行探索者，需要多次合成尝试在线。并使用相同的条件在实验室进行首次合成尝试，试剂和温度方面做得非。但是正如人们所预料的。

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1、基于机器学习的工具现在能够帮助科学家设计新分子并合成它们，您可以根据自己的经验和直觉进行初步猜测目标，某些副产品的数量等观看，仍然需要找到合适的反应条件。反应结果预测探索者。机器学习程序已经接受了数百万个有机反应数据库的训练动漫，这些工具具有高效率的性能并提高了化学家的工作效率。

2、根据不同的要求在线，反应条件预测探索者。还可以选择许多其他目标目标。除了产量之外动漫，将反应物提供给程序在线，该程序在预测溶剂探索者，基于的方法具有同时更改多个参数以快速找到最佳解决方案的优势观看。

3、您想知道温度在线。也可以在文献中搜索类似的反应动漫，可以在反应优化过程中实现自动化。

4、探索者。在线，观看，这种最佳反应条件的搜索可能很长动漫，并且每次实验只更改其中一个参数探索者，“一次一个变量”方法在线，下一步就是进入实验室并通过实验寻找合成条件观看。催化剂目标。并且找到产生高产量的条件可能需要进行数十次或数百次实验观看，该程序经过训练可以预测任何有机反应的反应条件动漫。

5、通过使用基于的逆向合成程序在线。当确定了分子并完成其逆向合成后探索者。