Machine learning made easy for optimizing chemical reactions

计算机科学 生化工程 工程类
作者
Jason E. Hein
出处
期刊:Nature [Springer Nature]
卷期号:590 (7844): 40-41 被引量:14
标识
DOI:10.1038/d41586-021-00209-6
摘要

An accessible machine-learning tool has been developed that can accelerate the optimization of a wide range of synthetic reactions — and reveals how cognitive bias might have undermined optimization by humans. Bayesian optimization for synthetic chemistry reactions.
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