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Published on: January 26, 2024
Zhenzhi Tan1, Qi Yang1,2, Long Zhang1,3
1Center of Basic Molecular Science, Department of Chemistry, Tsinghua University, Beijing, 100084, P.R. China.
Este estudio presenta SynAD, un marco de aprendizaje automático para definir el espacio químico fiable para modelos de inteligencia artificial (IA) en síntesis orgánica. SynAD ayuda a los químicos a confiar en las predicciones de IA y a centrar los experimentos, acelerando nuevos descubrimientos.