34、人工智能在化学与药物领域的应用：机器学习的力量

人工智能在化学与药物领域的应用：机器学习的力量

在当今科技飞速发展的时代，人工智能尤其是机器学习在化学和药物领域展现出了巨大的潜力。它不仅为化学产品设计和药物研发带来了新的思路和方法，还在解决实际问题中发挥着重要作用。

化学产品设计中的机器学习应用

在化学产品设计方面，基于优化的机器学习 - 计算机辅助分子设计（ML - CAMD）框架得到了广泛应用。该框架通过模型选择、训练和验证来建立用于属性预测的机器学习模型，并利用高效的数学优化算法进行化学产品设计。

以香料分子设计为例，研究人员通过优化算法得到了一些可行的分子候选物。以下是这些候选分子的相关信息：
| 序号 | 化学式 | 基团 | 熔点 Tm/K | 沸点 Tb/K | Sp/Mpa1/2 | η/CP | ρ/g/cm³ | -log(LC50) | Psat/Pa | D/m²/h | 气味类别 OC | 气味愉悦度 OP | 数据库中是否可用 | CAS 编号 | 文献中的气味描述 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | C8H16O | 2 CH3, 4 CH2, 1 CH2CO | 244 | 443 | 16.47 | 1.08 | 0.82 | 3 | 1003.8 | 0.17 | 甜 | 40 | Y | 111 - 13 - 7 | 奶酪味、乳制品风味 |
| 2 | C8H16O2 | 1 CH3, 4 CH2, 1 CH2CO | 265 | 469 | 1