리서치 하이라이트

표지 기사: 실패한 실험에서 머신 러닝을 이용한 유용한 화학반응 발굴

Nature 533, 7601

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대부분의 화학 반응은 저널의 시험 방법 항에 작성되지 않는데, 왜냐하면 이들 대부분이 ‘성공하지 못할 것’으로 생각되었기 때문이었다. 하지만, 이러한 반응들은 제품 생산에 필요한 반응 조건에 대한 중요한 정보를 여전히 제공하고 있었다. Alexander Norgulst와 공동연구원들은 실험실 노트북으로부터 이와 같은 ‘숨겨진 반응’들, 특히 주형을 가진 바나듐 아셀렌산염 제조에 관련된 반응들을 조사하였으며, 이를 통해서 화학 정보와 특성에 관련된 상당한 정보를 확보할 수 있었다. 저자들은 머신-러닝 알고리즘을 이용하여 숨겨진 반응 데이터들을 이용하여 반응 결과를 예측하는데 이용하였다. 이번 연구를 통해서 성공하지 못한 합성의 보다 광범위한 보급 가능성과 머신 러닝이 기존 방법에 비해서 잠재적인 합성 경로를 좀더 빠르게 검색할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다. 표지 사진: Nik Spencer/Nature 제공

Letter p.73
doi | 10.1038/nature17439 | 전문   | PDF

2016년5월5일 자의 네이처 하이라이트