R-SMILES

新AI方法提高化学逆合成准确性

研究人员开发了一种名为RetroRLFF（通过前向反馈强化学习实现逆合成）的新方法，以提高单步逆合成的准确性，这是一个复杂的化学逆向问题。该方法通过结合参考一致性和前向一致性来优化反应物生成，并使用固定的前向反应模型来预测产物。RetroRLFF在USPTO-50K数据集上的表现显著优于现有基线，实现了90.1%的最高单次往返准确率，比之前最强的方法提高了8.5个百分点。专家评估也表明，RetroRLFF的预测比替代模型更受欢迎。