리서치 하이라이트

화학 합성을 위한 도구로써의 Bayesian 반응 최적화(Optimization)

Nature 590, 7844

최적화(Optimization)는 합성 화학에서 매우 중요하다. 유사 약물(Drug-like) 또는 기타 고가(High-value)의 화합물을 만드는데 도움이 되는 새로운 반응을 발견하려면 최고의 수율과 생성물 선택성을 얻는 방법을 밝혀내어야 한다. 그러나 특히 많은 변수(예: 시약, 촉매, 용매)가 있을 경우 프로세스가 복잡해질 수도 있다. 본 연구에서 Abigail Doyle과 연구진들은 Bayesian 최적화 알고리즘을 이용하면 도움이 된다고 발표하였으며, 이는 다양한 유기 반응에서 입증되었다. 저자들은 일반적인 실험실에서 통합할 수있는 소프트웨어 툴을 개발하고 온라인 게임을 벤치마킹하여 컴퓨터 기반 접근 방식이 과학자의 효율성과 일관성을 향상시킨다는 것을 보여주었다.