Исследовательская группа

Прикладное машинное обучение и глубокое обучение

Методы машинного обучения для предсказания ретросинтеза

February 16

Органический синтез – процесс получения органических соединений (продуктов) при помощи химических реакций с исходными молекулами-реактантами. Синтез предполагает проведение серии реакций с некоторым набором химических соединений для получения молекулы-продукта с желаемыми свойствами. При этом для получения одной и той же молекулы можно использовать разные наборы реакций и реактантов, которые будут отличаться по скорости реакции, цене реагентов, количеству производимого продукта реакции. Для известной молекулы-продукта хотелось бы найти лучший способ синтеза.

Процесс, обратный синтезу, т.е. процесс разложения молекулы на исходные молекулы-реактанты называется ретросинтезом.

В машинном обучении задачи, связанные с  ретросинтезом можно поделить на две категории - предсказание одного шага реакции (набора реактантов по молекуле-продукту) или целых путей реакций. Существуют различные подходы к решению таких задач, основанные как на NLP алгоритмах, так и на графовых нейросетях.

На семинаре будет представлен обзор state-of-the-art подходов для предсказания ретросинтеза. Также будут рассмотрены различные метрики качества моделей предсказания ретросинтеза.

Докладчик: Алиса Аленичева.

Язык доклада: русский.

Дата и время: 16-е февраля, 18:30.

https://us02web.zoom.us/j/217320533?pwd=TzllQzNld1ExUVJUdENXdzZsblBhUT09

Meeting ID: 217 320 533

Passcode: 021675