数据驱动的有机分子理化性质预测

孙一舟1, 汤缪炅1, 张硕卿1, 洪鑫1,2(1.浙江大学化学系, 浙江大学化学前瞻技术研究中心;2.河南师范大学化学化工学院)

摘要:分子的理化性质对于化学行为具有决定性影响, 其精确高效预测是化学和材料科学领域研究的长期热点之一. 随着理化性质数据的积累和分子人工智能(AI)建模方法的进步, 数据驱动的分子理化性质预测迎来了跨越式发展, 在精度、广度、效率上取得了一系列突破. 在有机分子理化性质的AI预测方面, 本文介绍了相关数据库的发展, 围绕光谱性质、轨道能量、酸度系数(pKa)、键解离能(BDE)、亲核性参数等代表性场景探讨了机器学习预测的相关进展, 并对该领域的现状进行了总结与展望.

关键词:分子性质预测, 分子数据库, 机器学习, AI化学