Strieth-Kalthoff 등의 논문은 복잡한 화학 합성을 설계하는 데 중요한 역합성 계획 분야에서 인공지능(AI)과 전문 지식의 통합을 탐구합니다. 저자들은 AI가 다양한 과학 분야에서 상당한 진전을 이루었지만, 화학 합성 계획에서의 적용은 사용 가능한 반응 데이터의 질과 양에 의해 제한되어 왔다고 주장합니다. 저자는 이러한 한계를 극복하기 위해서는 AI의 계산 능력과 인간 화학자의 미묘한 이해를 결합한 하이브리드 접근 방식이 필수적이라고 강조합니다. 이러한 시너지는 데이터 기반 알고리즘과 전문가 인사이트의 강점을 모두 활용하여 보다 정확하고 효율적인 합성 계획으로 이어질 수 있습니다.

^Synthia®는 전문가가 작성한 코드화된 화학 합성 규칙 데이터베이스를 AI 알고리즘과 함께 활용함으로써 이러한 하이브리드 접근 방식의 모범을 보여주고 있습니다. 이러한 조합을 통해 ^Synthia®는 기계 학습에만 의존하는 것보다 강력하고 실행 가능한 합성 경로를 더 효과적으로 생성할 수 있습니다. 전문가 지식을 알고리즘에 통합함으로써 ^Synthia®는 화학자에게 혁신적이고 효율적인 화학 합성 경로를 제공하여 약물 발견과 공정 최적화를 모두 지원할 수 있습니다.

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데이터와 전문 지식이 모두 필요한 역합성 계획을 위한 인공 지능
Felix Strieth-Kalthoff, Sara Szymkuć, Karol Molga, Alán Aspuru-Guzik, Frank Glorius, Bartosz A. Grzybowski
미국 화학회지 2024 146 (16), 11005-11017
DOI: 10.1021/jacs.4c00338