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复杂的化学混合物(或配方)用于广泛的应用,例如石油和天然气中的汽油混合物,消费品中的每日护理产品以及药物提供药物。鉴于大量的潜在配方,不断发展的监管要求以及对环保和可持续产品的消费者需求的增加,我们需要创新和具有成本效益的解决方案来设计增强的配方。原子规模建模和机器学习(ML)的最新进步使计算机辅助筛选了大量配方候选者 - 因此,加速了有希望的配方的识别并减少了昂贵的实验。
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