ИИХ

✏ Планирование химических реакций с помощью ChatGPT

Языковая модель ChatGPT помогает оптимизировать синтетические методики

Значительного улучшения в автоматическом создании синтетических матриц для оптимизации или открытия новых реакций присоединения удалось достичь с использованием большой языковой модели ChatGPT и управляющего программного обеспечения phactor. Последовательное применение ChatGPT и phactor привело к успешному подбору условий реакций, применяемых в фармацевтических исследованиях.

💡 Эта работа показывает, какое влияние могут оказать большие языковые модели в сочетании с высокопроизводительными исследованиями на применяемые синтетические практики. Простые промпты для ChatGPT, которые легко могут быть сформулированы неспециалистами, позволяют подбирать эффективные условия реакций.

Предложенный автоматизированный процесс был опробован на нескольких простых реакциях: присоединение амидов, реакция кросс-сочетания Сузуки, реакция Бухвальда-Хартвига. При этом на основе запроса моделью ChatGPT были предложены методики проведения реакций для различных пар субстратов. Желаемые продукты были получены в каждом случае с первой попытки, изолированные выходы составили 62-94%.

🗂 Обученная на массиве научной литературы ChatGPT была использована для автоматического поиска субстратов и создания синтетической матрицы для реакций кросс-сочетания. Предложенный дизайн эксперимента был переведен с помощью алгоритма на языке Python для последующей обработки управляющим программным обеспечением phactor. Далее phactor создает синтетические матрицы, пользователь вручную или автоматически готовит растворы, проводит эксперименты в луночных планшетах и анализирует полученные результаты.

Разработка автоматизированного поиска оптимальных синтетических методик в перспективе позволит сократить время на открытие и дизайн новых соединений, включая лекарственные субстанции.

📌 Публикация: B. Mahjour, et al. Org. Process Res. Dev. 2023, 27, 1510−1516.

👍7🤔4❤2🔥1👏1

www.tgoop.com/AI_and_science/44

1.18K viewsFeb 21, 2024 at 14:22

✏ Планирование химических реакций с помощью ChatGPT

Языковая модель ChatGPT помогает оптимизировать синтетические методики

Значительного улучшения в автоматическом создании синтетических матриц для оптимизации или открытия новых реакций присоединения удалось достичь с использованием большой языковой модели ChatGPT и управляющего программного обеспечения phactor. Последовательное применение ChatGPT и phactor привело к успешному подбору условий реакций, применяемых в фармацевтических исследованиях.

💡 Эта работа показывает, какое влияние могут оказать большие языковые модели в сочетании с высокопроизводительными исследованиями на применяемые синтетические практики. Простые промпты для ChatGPT, которые легко могут быть сформулированы неспециалистами, позволяют подбирать эффективные условия реакций.

Предложенный автоматизированный процесс был опробован на нескольких простых реакциях: присоединение амидов, реакция кросс-сочетания Сузуки, реакция Бухвальда-Хартвига. При этом на основе запроса моделью ChatGPT были предложены методики проведения реакций для различных пар субстратов. Желаемые продукты были получены в каждом случае с первой попытки, изолированные выходы составили 62-94%.

🗂 Обученная на массиве научной литературы ChatGPT была использована для автоматического поиска субстратов и создания синтетической матрицы для реакций кросс-сочетания. Предложенный дизайн эксперимента был переведен с помощью алгоритма на языке Python для последующей обработки управляющим программным обеспечением phactor. Далее phactor создает синтетические матрицы, пользователь вручную или автоматически готовит растворы, проводит эксперименты в луночных планшетах и анализирует полученные результаты.

Разработка автоматизированного поиска оптимальных синтетических методик в перспективе позволит сократить время на открытие и дизайн новых соединений, включая лекарственные субстанции.

📌 Публикация: B. Mahjour, et al. Org. Process Res. Dev. 2023, 27, 1510−1516.

BY ИИХ