基于条件残差能量模型的分子合成偏好优化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过条件残差能量模型，提出了一种通用的、以质量为导向的分子合成路线生成框架，该框架可以增强各种策略生成的最可能合成路线的质量并在性能上优于先前的最先进方法 2.5%。
分子逆合成是一个复杂的化学问题，传统方法耗时且需要专家。基于人工智能的逆合成引起关注，提出了一种基于进化优化的逆合成路线规划方法，首次应用于多步逆合成领域。实验结果显示，该方法相比蒙特卡罗树搜索算法，减少了模型调用数量和搜索时间，增加了可行搜索路径数量。
