Методы машинного обучения для предсказания ретросинтеза

Органический синтез – процесс получения органических соединений (продуктов) при помощи химических реакций с исходными молекулами-реактантами. Синтез предполагает проведение серии реакций с некоторым набором химических соединений для получения молекулы-продукта с желаемыми свойствами. При этом для получения одной и той же молекулы можно использовать разные наборы реакций и реактантов, которые будут отличаться по скорости реакции, цене реагентов, количеству производимого продукта реакции. Для известной молекулы-продукта хотелось бы найти лучший способ синтеза. Процесс, обратный синтезу, т.е. процесс разложения молекулы на исходные молекулы-реактанты называется ретросинтезом. В машинном обучении задачи, связанные с ретросинтезом можно поделить на две категории - предсказание одного шага реакции (набора реактантов по молекуле-продукту) или целых путей реакций. Существуют различные подходы к решению таких задач, основанные как на NLP алгоритмах, так и на графовых нейросетях. На семинаре будет представлен обзор