报告内容简介: 选择性催化合成是手性分子精准构筑的核心策略,在学术研究和工业应用中具有重要的价值。得益于化学大数据的迅速积累与人工智能技术的蓬勃发展,人工智能与合成化学的交叉融合为海量合成化学空间的探索提供了全新的方法论。基于机器学习的合成反应精准设计和智能优化有望成为下一代优化策略,助力合成化学的精准设计。本次报告将从合成反应的数据库建设、合成体系的智能编码、反应选择性的建模预测等方向,介绍课题组相关的研究进展,探讨如何将反应机制认识融入并助力人工智能化学的研究,并讨论其中亟待解决的科学问题。
报告人简介: 洪鑫,浙江大学化学系研究员,以通讯和共同通讯作者身份于Nature Chemistry, Nature Catalysis, Journal of the American Chemical Society, Angewandte Chemie International Edition, Chem等国际高水平期刊发表论文80余篇。曾获Thieme Chemistry Journals Award (2022)、国家优秀青年基金项目(2021)、浙江省青年科技英才奖 (2021)、中国化学会青年化学奖(2020)与物理有机化学新人奖(2021)。现任中国化学会物理有机化学专业委员会委员、《National Science Open》与《Chemical Synthesis》青年编委。
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