综述：回顾人工智能和机器学习方法在有机化学应用中的自由能动力学估算与合成分析方面的最新进展

《Intelligent Pharmacy》：Review of the latest progress of AI and Machine Learning methods in the free energy kinetics estimation and synthesis analysis for organic chemistry applications.

　　有机化学中AI/ML的应用：摘要与关键字 摘要：本文系统综述了AI/ML在有机化学中预测自由能、反应动力学及合成路线的最新进展。通过整合混合量子力学/机器学习模型、图卷积神经网络（GCNN）、神经符号框架（如3N-MCTS）等技术，实现了高效预测（MAE低至0.40 kcal/mol）和复杂反应条件优化。突破包括溶剂效应跨体系预测（39种溶剂）、立体化学意识建模（GCNN）和自动化合成规划（3N-MCTS系统）。当前挑战仍集中于数据质量（如立体异构体覆盖不足）、计算成本优化及物理可解释性提升。

　　在有机化学领域，准确预测自由能、反应动力学和反应结果一直是计算化学中的核心挑战之一。传统的高精度第一性原理计算方法虽然理论上严谨，但其计算成本极高，难以应用于复杂分子体系的预测。因此，人工智能（AI）和机器学习（ML）方法逐渐成为解决这一问题的重要工具。通过数据驱动的方式，AI和ML能够在化学性质预测、反应动力学分析和合成设计等方面提供有效的替代方案。本文综述了当前AI和ML在有机化学中的最新进展，并探讨了它们在克服传统计算方法局限性方面的潜力。

AI和ML技术的引入为有机化学研究带来了深远的变革。其中，基于数据集的机器学习方法和混合量子力学/机器学习模型在自由能和动力学预测方面展现出卓越的准确性，同时显著降低了计算成本。此外，AI模型还能够对广泛多样化的溶剂体系进行快速预测，这对合成化学中的溶剂选择具有重要意义。通过将热力学原理整合进机器学习模型中，AI能够提供一致的宏观与微观自由能预测，这一能力在反应条件的预测和优化中尤为重要。图卷积神经网络（GCNN）在反应结果预测方面表现出高精度，并且能够提供可解释的反应机制。结合深度神经网络的神经符号框架和蒙特卡洛树搜索（MCTS）方法则在逆合成规划中表现出色，能够以前所未有的速度生成专家级的合成路线。基于分子轨道反应理论的机器学习模型则展示了出色的预测精度和泛化能力，而分层神经网络则能够预测综合的反应条件，并在高效率下实现高度准确的预测。这些进展不仅提升了预测的精度和效率，还拓展了计算化学的适用范围和可扩展性。

然而，尽管AI/ML在有机化学预测方面展现出强大的潜力，但仍然面临诸多挑战。例如，数据质量和立体化学预测的局限性，以及如何将具体的反应机制纳入模型中。这些挑战使得AI在某些复杂反应中的表现仍不理想，尤其是在涉及立体化学效应或需要深度机制理解的反应中。因此，未来的AI/ML模型需要在这些方面进行改进，以实现更全面的化学预测和合成规划。

AI和ML在有机化学中的应用涉及多个层面，包括模型构建、数据处理、反应预测和条件优化等。在模型构建方面，不同的机器学习方法（如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习和深度学习）各有其独特的优势和应用场景。例如，监督学习适用于具有明确输入和输出的化学性质预测，而无监督学习则能够探索分子结构和反应模式中的潜在规律。深度学习，尤其是图神经网络（GNNs）和变换器（Transformers）等模型，因其对分子结构和反应机制的高效学习能力而成为当前研究的热点。

在数据处理和模型训练方面，研究者们采用了多种策略，包括使用商业数据库和开源数据集，以确保数据的多样性和可靠性。例如，GDB-13、QM7/QM9、FreeSolv和ZINC等数据集提供了丰富的分子结构和化学性质信息，为机器学习模型的训练提供了坚实的基础。同时，为了提高模型的泛化能力，研究者们还采用了一些数据增强和迁移学习的方法，以解决数据稀缺和分布不均的问题。

在反应预测方面，基于图卷积神经网络的模型能够识别反应中心和邻近原子的反应性，并通过全局注意力机制对反应机制进行预测。这些模型在反应结果预测方面表现出色，能够以较高的准确率预测主要产物，并在逆合成规划中生成合理的反应路径。此外，基于深度神经网络的神经符号框架和MCTS算法的结合，使得AI在合成路线优化和逆合成规划中展现出显著的优势。这些方法不仅能够快速生成高质量的合成路线，还能通过数据驱动的方式学习和发现新的反应模式。

在反应条件预测方面，基于深度学习的分层神经网络能够预测反应所需的催化剂、溶剂和试剂，并且能够综合考虑温度等条件对反应的影响。这些模型通过学习化学物质的功能相似性，能够以高精度预测反应条件，并且在处理复杂反应体系时表现出良好的泛化能力。然而，当前的模型在某些情况下仍然存在局限性，如对立体化学和反应机制的预测能力不足，以及对数据偏差的敏感性。

未来，AI和ML在有机化学中的发展将依赖于更全面的数据收集和更深入的模型设计。一方面，需要开发更加精确和多样化的化学数据集，以提高模型的泛化能力和预测准确性。另一方面，模型的设计需要更深入地整合化学知识，如热力学原理、分子轨道理论和反应机制等，以增强模型的解释性和化学直观。此外，AI和ML模型还需要在处理复杂反应体系和预测立体化学效应方面取得突破，以满足实际化学研究的需求。

综上所述，AI和ML在有机化学中的应用已经取得了显著的进展，它们不仅能够提高计算化学的预测精度和效率，还能够通过数据驱动的方式发现新的化学规律和反应机制。然而，要实现全面的自动化化学发现，仍然需要克服数据质量、立体化学预测和反应机制整合等关键挑战。未来的研究方向将聚焦于开发更加综合和可解释的AI/ML模型，同时探索新的数据采集和处理方法，以推动有机化学研究向更高效和智能化的方向发展。