33、机器学习在化学产品设计中的应用案例解析

机器学习在化学产品设计中的应用案例解析

1. 化学产品设计中的CAMD问题

在化学产品设计领域，CAMD（计算机辅助分子设计）问题是研究的重点。借助机器学习（ML）模型，CAMD问题可被构建为一个混合整数非线性规划（MINLP）模型，具体如下：
- 目标函数 ：根据具体的CAMD问题，确定目标函数为 $\max=\min_{n_i} f_{obj}(n_i)$。
- 约束条件 ：
- 分子结构约束 ：遵循八隅体规则、价键规则和复杂度约束（线性部分），表达式为 $f(n_i) = 0, n_i \in \mathbb{N}^+$。
- 化学产品属性约束（基于基团贡献法） ：如熔点 $T_m$、沸点 $T_b$、溶解度参数 $\delta$、毒性 $-\log(LC_{50}) {FM}$、黏度 $\mu$ 等，通过基团贡献法计算，满足 $P {L,k} \leq p_k(n_i) \leq P_{U,k}$。
- 结构描述符转换约束 ：将官能团集转换为其他分子表示形式（如SMILES、指纹等），属于非线性部分，表达式为 $f_{conv}(n_i, molrep) = 0$。
- 化学产品属性约束（基于机器学习） ：由ML模型预测的属性，属于非线性部分，表达式为 $p_{k,ML} = f_{ML}(molrep)$。

由于ML模型通常包含非线性方程，难以同时与其他约束条件一起搜索最优解。因此，采