主動學習結合幾何深度學習破解反應預測難題
生成式人工智能加速藥物分子設計,但新分子能否真正合成仍是難關。研究人員提出結合主動學習、高通量實驗與幾何深度學習的閉環流程,在數據稀缺下提升化學反應與區域選擇性預測能力。
可合成性成關鍵
生成式人工智能正加速藥物分子的設計與優化,但新分子能否透過實際化學反應合成,仍是制約計算藥物發現的重要因素。發表於《Nature Computational Science》的研究正針對這一難題提出解法。


IXThinker 會員內容
呢篇係 Archive 內容。登入即可解鎖全文,仲有成個 15,000+ 篇、每日更新嘅 AI 動態資料庫。
免費登入/註冊解鎖全文 →Google 或電郵地址即可,即刻解鎖。
