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學術及工業(yè)界對化學中人工智能和機器學習的看法

presented by Science of Synthesis

機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 日益增長的重要性已延伸到化學研究領域。對用于預測化學產(chǎn)品和逆合成路線的研究數(shù)據(jù)的計算訪問和再利用的需求正在迅速增加。

在本次研討會中，我們的演講嘉賓將一起討論研究人員在獲取數(shù)據(jù)方面面臨的挑戰(zhàn)、從業(yè)化學家在預測合成路線方面的切實好處，以及在行業(yè)中應用新的數(shù)字技術發(fā)現(xiàn)新的活性成分所需的思想轉變。

本次研討會由Guido Koch博士 (Amphilix, Switzerland)主持，特邀Alain Vaucher博士 (IBM Research Europe, Switzerland)，Ye Li 博士 (MIT Libraries, USA)和Marco Stenta 博士 (Syngenta, Switzerland) 分享他們的見解。

• “Boosting the Adoption of AI Models for Chemical Reactivity” - Dr. Alain Vaucher (IBM Research Europe, Switzerland)

• ? “Computational Access and Reuse of Curated Data in Chemistry“ - Dr. Ye Li (MIT Libraries, USA)

• “Design-Synthesis-Test-Analysis process in the Digital Era” - Dr. Marco Stenta (Syngenta, Switzerland)