学术及工业界对化学中人工智能和机器学习的看法

presented by Science of Synthesis

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 日益增长的重要性已延伸到化学研究领域。对用于预测化学产品和逆合成路线的研究数据的计算访问和再利用的需求正在迅速增加。

在本次研讨会中，我们的演讲嘉宾将一起讨论研究人员在获取数据方面面临的挑战、从业化学家在预测合成路线方面的切实好处，以及在行业中应用新的数字技术发现新的活性成分所需的思想转变。

本次研讨会由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) 分享他们的见解。

• “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)