JACS：机器学习指导，加速电化学反应的发现！

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有机化学家可以合成的分子结构决定了他们可以创造的分子功能。因此，化学反应的发明和发展对化学家在有机化学的所有学科中获得新的和所需的功能分子至关重要。

近日， 麻省理工学院 Klavs F. Jensen 旨在通过设计一个机器学习指导的反应发现工作流程来加快有机化学新兴领域的探索。

要点2.  该模型用于在硅上筛选 38865 个潜在反应，预测用于识别许多合成或机理兴趣的反应，其中 80% 被发现是有效的。此外，提供了对 38865 成员集的预测，以期加速该领域的发展。因此，采用这样的工作流程可以使许多化学领域快速发展。

Andrew F. Zahrt, et al, Machine-Learning-Guided Discovery of Electrochemical Reactions, J. Am. Chem. Soc., 2022

DOI: 10.1021/jacs.2c08997

https://doi.org/10.1021/jacs.2c08997

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