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基于AI的搜索引擎可以帮助研究人员在数据档案中找到新的化学反应
在Zelinsky有机化学研究所与Skoltech之间的联合项目中，由RAS院士瓦伦丁·阿纳尼科夫（Valentin Ananikov）领导的研究小组开发了一种独特的基于机器学习的搜索引擎，用于分析大量高分辨率质谱数据。机器学习允许在没有新实验的情况下探索累积数据的Terabyt。该算法可以加速寻找新化合物，降低成本并使研究更加环保。
来源:英国物理学家网首页在Zelinsky有机化学研究所与Skoltech之间的联合项目中，由RAS院士瓦伦丁·阿纳尼科夫（Valentin Ananikov）领导的研究小组开发了一种独特的基于机器学习的搜索引擎，用于分析大量高分辨率质谱数据。机器学习允许在没有新实验的情况下探索累积数据的Terabyt。该算法可以加速寻找新化合物，降低成本并使研究更加环保。
该研究发表在《自然传播》中。
研究 机器学习 化合物 科学文献 有机合成 分析化学 无机化学新的解决方案为化学研究开辟了新的可能性。搜索引擎能够分析来自化学不同领域的数据，从而发现新反应，催化剂和机制。现有数据的使用不仅加速了科学进步，还可以降低实验成本，从而使科学更加环保。
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