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研究透视：AI化学/材料-稀疏数据，可迁移对映选择性模型 | Nature

今日新材料 2026-02-16 11:30

文章摘要

背景：在不对称催化反应中，利用有限数据预测催化剂性能以优化对映选择性是一项重大挑战。研究目的：本文旨在开发一种基于机理的描述符生成策略，以克服数据稀缺和传统立体电子参数描述能力不足的难题，实现对不同配体和底物类型反应的建模。结论：研究团队以镍催化C(sp3)偶联反应为案例，通过从关键过渡态和中间体提取特征训练模型，成功优化了底物适用范围，并将模型知识迁移至未见过的化学空间，为简化催化剂与反应开发流程提供了新方法。

研究透视：AI化学/材料-稀疏数据，可迁移对映选择性模型 | Nature

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