Npj Comput. Mater.: 数据驱动寻找：化学逆向合成路径

本文探讨了逆向合成路径的数据驱动寻找方法。背景方面，逆向合成是为靶分子设计合成路线的过程，传统方法仅利用单步逆合成的局部信息，而忽略了人类专家的多步合成策略。研究目的为解决现有单步预测模型的局限性，IBM欧洲研究院的Federico Zipoli等人提出了一种结合人类专家合成策略的新方法，利用化学反应指纹捕捉多步策略，并将逆合成路线在指纹空间中表示为字符串。结论表明，该方法无需额外训练现有单步预测模型，成功在不同合金体系中发现了从四元至六元的共晶合金，显著加快了共晶合金的发现和设计。