Reaxys AI 於中研院化學與機器學習研討會演講影片放送
2024年1月8日
Reaxys 逆合成 AI 預測工具（Reaxys Predictive Retrosynthesis，簡稱 Reaxys pRT）在臺灣如火如荼的展開一系列活動與試用，希望讓研究人員體驗 Reaxys 逆合成 AI 預測工具所帶來全新的合成路徑設計思路。
中央研究院原子與分子科學研究所在今（2023）年 6 月舉辦 Chemistry Meets Machine Learning（CML）大會(打開新的分頁／視窗)，邀請國內外研究人員分享人工智慧（AI）或機器學習（ML）技術的最新進展以及理論與實務經驗。Elsevier 很榮幸受邀這場盛會，分享 Reaxys 逆合成 AI 預測工具，這場 30 分鐘的演講特別請到 Pending.AI 總監 Dr. Mark Waller，他與 Reaxys 團隊合作發展了一個深度學習的電腦演算法，針對類藥分子、天然產物，預測一系列的合成反應式、規劃逆合成藍圖，也就是現在的 Reaxys 逆合成 AI 預測工具，這場演講他分享 Reaxys 逆合成預測工具的背後原理，且與 Elsevier 生命科學產品管理總監 Dr. Jurgen Swienty-Busch 以化學家的角度對逆合成工具的反饋。
除了演講之外，Elsevier 特別於會場提供產品試用，許多與會者當下就可體驗讓 AI 生成合成目標物的合成路徑，藉此現場試用我們獲得許多正面回饋，以及收到逆合成預測工具試用的申請。
如果您當天錯過了這場盛會或精彩演講，我們特別將此演講錄影放置於 YouTube 平台，邀請您上去觀看。
CML 2023 活動現場與 Reaxys Predictive Retrosynthesis 逆合成預測工具試用
此外如果對 Reaxys 逆合成 AI 預測工具試用有興趣，也歡迎填寫下方表單，我們將會與您聯繫。
關於 Reaxys 逆合成 AI 預測工具
Elsevier 於 2018 年推出逆合成 AI 預測工具（Reaxys Predictive Retrosynthesis，簡稱Reaxys pRT），挑選Reaxys 資料庫中的 1,500 萬條經過實驗驗證的單步驟反應，以神經網絡（Neutral Network）技術，針對無人發表的有機分子，10 分鐘即可預測出數條全合成的路徑，並提供文獻裡「相似反應」的證據來協助使用者評估 AI 預測路徑的可行性，讓化學合成專家多了一個數位助理，克服實驗中常見的合成障礙，甚至可以找便宜的合成策略降低成本。此 AI 工具並在 2020 年《全球健康與製藥》雜誌（GHP）國際生命科學獎項中獲得最佳化學預測分析專家(打開新的分頁／視窗)稱號，成為當年推出的同類最佳的預測逆合成軟體。