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Nat Mach Intell｜面向反应预测与合成规划的统一预训练深度学习框架

智药邦 2025-08-31 08:00
文章摘要
背景：人工智能正改变有机合成领域，但反应性能预测（数值回归）与合成规划（序列生成）存在方法学差异，难以统一建模。研究目的：提出RXNGraphormer框架，通过预训练方式同时解决反应性能预测与合成规划任务，弥合两类任务的方法鸿沟。结论：该框架在八个基准数据集和三个外部数据集上均取得最优表现，能自动生成具有化学意义的反应嵌入，为化学人工智能提供统一高效的解决方案。
Nat Mach Intell｜面向反应预测与合成规划的统一预训练深度学习框架
查看文献： A unified pre-trained deep learning framework for cross-task reaction performance prediction and synthesis planning
查看期刊：Nature Machine Intelligence
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