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Large Language Models Transform Organic Synthesis From Reaction Prediction to Automation

发布时间:2026/10/4 14:31:27来源:尧图网络
Large Language Models Transform Organic Synthesis From Reaction Prediction to Automation
文章主要内容总结本文是一篇关于大型语言模型(LLMs)在有机合成领域应用的系统性综述,核心围绕LLMs如何从理论工具转变为实用的实验室辅助手段展开,主要内容包括:背景与范式转变:有机合成是医药、农药、可再生材料等领域的基石,但传统方法受限于反应路径组合爆炸和数据整理繁琐。LLMs通过将化学序列(如SMILES、SELFIES)视为语言 tokens,突破了传统机器学习的模板依赖,实现了对成键、立体化学和反应性的“推理”。LLMs的核心应用:涵盖反应预测(正向合成)、逆合成分析(反向规划)、合成路线设计、反应条件优化(如催化剂、溶剂选择)、与机器人平台结合的闭环自动化实验等。技术整合与增强:LLMs与图神经网络(GNNs)、量子计算、实时光谱数据等结合,提升预测精度和物理洞察力;通过强化学习(RL)优化反应参数,推动绿色化学(如减少溶剂浪费、提升原子经济性)。挑战与局限:包括数据集偏差(偏向常见反应)、模型推理不透明(“黑箱”问题)、立体化学错误、安全风险(如生成管制物质)、硬件-软件兼容性等。未来方向:提出开放基准测试、联邦学习、可解释界面等社区倡议,以促进LLMs的民主化应用,同时确保人类的主导权。文章创新点系统性综述:首次系统整合2023-2025年LLMs在有机合成中的进展,填补了此前综述忽略LL
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