Centrala begrepp
화학 반응 메커니즘을 예측하는 기계 학습 모델의 중요성과 가능성
Statistik
전체 데이터셋에 대한 성능 평가: 69.6%의 제품 재현 정확도
Suzuki-type 커플링에 대한 모델 성능: WLDN 모델은 0.0%의 정확도
전역 모델의 성능: WLDN - 95.0%, Transformer - 90.2%, G2S - 98.3%
Citat
"화학 반응 메커니즘을 예측하는 모델은 촉매, 시약 및 복잡한 단계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다."
"부산물 예측을 통해 의도하지 않은 부작용 형성 경로를 밝히는 것은 중요합니다."