summit：化学工艺优化工具集

summit：化学工艺优化工具集

summit Optimising chemical reactions using machine learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/summit2/summit

项目介绍

在精细化工行业，反应优化通常是依靠直觉或实验设计来进行的。然而，随着问题复杂性的增加，这两种方法的效果都会大打折扣。Summit 项目旨在利用机器学习的最新进展，使反应优化过程变得更快、更高效。Summit 通过迭代循环，应用算法学习哪些条件（例如温度、化学计量等）对于最大化一个或多个目标（例如产率、对映选择性等）至关重要。

Summit 提供了两种关键特性：

• 策略（Strategies）：为找到最佳条件而设计的优化算法，以最小化迭代次数。
• 基准（Benchmarks）：用于测试策略的化学反应模拟，包括机制和数据驱动的基准。

项目技术分析

Summit 使用了机器学习中的优化算法，这些算法能够从实验数据中学习，并在多次迭代中不断优化反应条件。它内置了八种不同的优化策略，这些策略可以在不同的化学反应中应用，以找到最佳的反应条件。Summit 的设计使其易于扩展，可以轻松添加新的优化策略和基准。

项目的安装和上手也非常简单，用户可以通过 PyPI 使用 pip install summit 命令进行安装。Summit 的文档详细，包含了快速入门指南和教程，帮助用户更好地理解和使用项目。

项目及技术应用场景

Summit 的应用场景主要集中在化学工艺的优化，特别是在精细化工行业中的反应优化。它可以用于以下几个场景：

1. 反应条件优化：通过学习实验数据，Summit 能够帮助研究人员找到最佳的反应条件，提高产率和选择性。
2. 工艺开发：Summit 可以加速新工艺的开发，通过自动化优化过程，减少研发时间和成本。
3. 实验室研究：在实验室研究中，Summit 可以帮助研究人员更快地验证假设和理论。

项目特点

Summit 项目的特点可以总结为以下几点：

1. 基于机器学习的优化算法：利用最新进展的机器学习技术，提高优化效率。
2. 多种优化策略：内置八种策略，满足不同化学反应的优化需求。
3. 易于使用：提供详细的文档和教程，方便用户快速上手。
4. 可扩展性：项目设计灵活，可以轻松添加新的优化策略和基准。
5. 社区支持：Summit 有活跃的社区支持，持续更新和改进。

以下是一个使用 Nelder-Mead 策略优化反应条件的示例代码：

from summit.benchmarks import SnarBenchmark
from summit.strategies import SOBO, MultitoSingleObjective
from summit.run import Runner

exp = SnarBenchmark()
transform = MultitoSingleObjective(
    exp.domain, expression="-sty/1e4+e_factor/100", maximize=False
)
nm = SOBO(exp.domain, transform=transform)
r = Runner(strategy=nm, experiment=exp, max_iterations=50)
r.run()
r.experiment.pareto_plot()

Summit 的出现为化学反应优化提供了新的视角和方法，有望推动化工行业的技术进步和效率提升。对于从事化学反应研究和工艺开发的科研人员来说，Summit 是一个值得尝试的开源工具。

summit Optimising chemical reactions using machine learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/summit2/summit