南科大张博团队开发化学知识融合AI模型

背景：烯烃不对称氢化是手性合成中的关键方法，广泛应用于制药工业，但反应条件复杂，传统预测模型难以应对双前手性中心体系。研究目的：南方科技大学张博团队旨在开发一种化学知识融合的AI模型，以精准预测烯烃不对称氢化反应的立体选择性和产物绝对构型。结论：团队成功构建了ChemAHNet模型，无需预设分子描述符，通过识别底物与催化剂的相互作用模式，实现了对双前手性中心烯烃的高精度预测，并在其他不对称催化体系中展现出良好的泛化能力和化学可解释性，为复杂手性分子合成提供了高效工具。