論文の概要: Recent advances in artificial intelligence for retrosynthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05864v1
• Date: Sat, 14 Jan 2023 09:29:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 18:24:11.346324
• Title: Recent advances in artificial intelligence for retrosynthesis
• Title（参考訳）: レトロ合成のための人工知能の最近の進歩
• Authors: Zipeng Zhong, Jie Song, Zunlei Feng, Tiantao Liu, Lingxiang Jia, Shaolun Yao, Tingjun Hou, Mingli Song
• Abstract要約: 再合成は有機化学の基盤であり、化学者が物質や医薬品の製造に不慣れで新しい分子にアクセスできるようにしている。 人工知能による最近のブレークスルーは、レトロシンセシスに革命をもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.32667622776065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrosynthesis is the cornerstone of organic chemistry, providing chemists in material and drug manufacturing access to poorly available and brand-new molecules. Conventional rule-based or expert-based computer-aided synthesis has obvious limitations, such as high labor costs and limited search space. In recent years, dramatic breakthroughs driven by artificial intelligence have revolutionized retrosynthesis. Here we aim to present a comprehensive review of recent advances in AI-based retrosynthesis. For single-step and multi-step retrosynthesis both, we first list their goal and provide a thorough taxonomy of existing methods. Afterwards, we analyze these methods in terms of their mechanism and performance, and introduce popular evaluation metrics for them, in which we also provide a detailed comparison among representative methods on several public datasets. In the next part we introduce popular databases and established platforms for retrosynthesis. Finally, this review concludes with a discussion about promising research directions in this field.
• Abstract（参考訳）: 再合成は有機化学の基盤であり、化学者が物質や医薬品の製造に不利用可能な新しい分子にアクセスできるようにする。 従来のルールベースあるいは専門家ベースのコンピュータ支援合成は、高い労働コストや検索スペースの制限など、明らかに制限がある。 近年、人工知能による劇的なブレークスルーがレトロシンセシスに革命をもたらした。 ここでは,AIに基づくレトロシンセシスの最近の進歩を概観する。 単段階および多段階のレトロシンセシスでは、まずその目標をリストアップし、既存の方法の完全な分類を提供する。 その後、これらの手法をメカニズムと性能の観点から分析し、一般的な評価指標を導入し、いくつかの公開データセットにおける代表手法の詳細な比較を行う。 次の段階では、人気のあるデータベースとレトロシンセシスのための確立されたプラットフォームを紹介します。 最後に、この分野で有望な研究の方向性に関する議論を締めくくった。

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