In dieser Studie wird ein neuer mechanistischer Datensatz erstellt, um Reaktionsmechanismen vorherzusagen. Maschinelles Lernen wird verwendet, um die Leistung und Fähigkeiten dieser Modelle zu untersuchen. Die Modelle können Reaktionsmechanismen erfolgreich vorhersagen und bieten Einblicke in Katalysatoren, Reagenzien und die komplexen Schritte der Reaktionen. Die Vorhersage von Verunreinigungen wird ebenfalls untersucht, wobei mechanistische Modelle das Potenzial haben, die Bildungswege von unerwünschten Nebenprodukten aufzudecken. Die Generalisierbarkeit der Modelle zu neuen Reaktionstypen bleibt jedoch eine Herausforderung.
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by Joonyoung F.... at arxiv.org 03-08-2024
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