26、有机合成中的智能与自动化简介

有机合成中的智能与自动化简介

1. 引言

自 1828 年首次从无机化合物合成出有机分子尿素以来，两个世纪里有机化学一直是一个低效且劳动密集的过程。合成化学家过去常常需要花费数月甚至数年时间来优化反应条件、发现新反应以及组装天然产物分子。

随着相互关联技术引发的第四次工业革命（工业 4.0），有机合成也步入了合成 4.0 时代。这是一个将机器、自动化和人工智能（AI）相结合的新时代，为合成挑战提供智能解决方案。合成化学家借鉴生物领域的技术，开始使用高通量实验（HTE）来快速筛选多个反应参数、并行合成大量化合物库以及获取丰富可靠的数据。借助合成自动化和实验室机器人，合成人员从日常的合成工作中解放出来。利用大数据和机器学习（ML），有机反应变得可预测，合成人员不再仅凭直觉或偶然发现反应。有机合成正走上数字化和自动化的高速路。

2. 逆合成规划

计算多步有机合成规划的训练算法在过去五十多年里一直是一项挑战。自 1990 年诺贝尔化学奖得主 E. J. Corey 在 20 世纪 60 年代提出并完善逆合成分析概念以来，有机化学家和计算机科学家一直在探索计算机辅助（逆）合成规划的道路，因为它有潜力从特定分子出发，在广阔的化学空间中寻找“制胜策略”。

逆合成规划算法通常基于模板库，这些模板库包含匹配广义反应规则，通过编码原子间的断开方式来预测反应结果或候选前体。当输入一个分子结构时，计算机在模板库中搜索合适的断开规则，对分子进行逐步拆解，直到得到基本分子（如容易获得的分子或找不到匹配的断开规则）。

以下是不同时期逆合成规划算法的发展：
|时间|算法|特点|缺点|
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