机器学习应用程序使高级化学预测更加容易,更快,无需深层编程技能

大多数化学研究人员的共同,基本目标之一是需要预测分子的特性,例如其沸点或熔点。一旦研究人员可以确定这一预测,他们就可以继续进行工作,从而产生导致药物,材料等的发现。然而,从历史上看,除了资金外,除了资金之外,揭示这些预测的传统方法与设备上的时间和磨损相关。

来源:英国物理学家网首页
信用:化学信息与建模杂志(2025)。 doi:10.1021/acs.jcim.5c00516
化学信息和建模杂志

大多数化学研究人员的共同,基本目标之一是需要预测分子的特性,例如其沸点或熔点。一旦研究人员可以确定这一预测,他们就可以继续进行工作,从而产生导致药物,材料等的发现。然而,从历史上看,除了资金外,除了资金之外,揭示这些预测的传统方法与设备上的时间和磨损相关。

输入人工智能的分支,称为机器学习(ML)。 ML使分子财产预测的负担减少了一定程度,但是通过从现有数据中学习以快速预测新分子的高级工具,可以使用户具有很高的编程专业知识。这为许多化学家造成了可及性障碍,他们可能没有浏览预测管道所需的大量计算能力。

为了减轻这一挑战,麻省理工学院McGuire研究小组的研究人员创建了ChemXploreml,这是一种用户友好的桌面应用程序,可帮助化学家在不需要先进的编程技能的情况下做出这些重要的预测。该应用程序还可以在主流平台上自由使用,易于下载并在主流平台上发挥作用,旨在完全离线运行,这有助于保持研究数据专有。

最近在《化学信息与建模杂志》上发表的一篇文章中概述了该技术。

已发布 分子结构

“ ChemXploreml的目标是使化学科学中的机器学习使用民主化,” McGuire集团的博士后,文章的主要作者Aravindh Nivas Marimuthu说。

筛选过程 熔点 蒸气压 临界温度 更多信息: doi:10.1021/acs.jcim.5c00516