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[活動] 當化學遇上 AI - 讓 Reaxys PAI 協助您擊破合成路徑的阻礙線上研討會

        化學家在新材料或新藥物的研發過程中,越早取得目標分子,後續的測試分析步驟才得以進行,即使是最競爭、最有資源的跨國藥廠,合成仍然是研究專案推進的瓶頸步驟,合成專家需不斷的更換合成路徑以跨越合成障礙,而合成專業的養成,恰巧需要大量的時間、資源的累積,倘若能用新的科技跨越這道障礙,對於加快研究論文發表與勝出研發競爭是關鍵因素之一。
 
        Elsevier 旗下的化學資料庫 Reaxys 透過豐富的 Reaxys reactions ,以神經網絡(Neutral Network)的策略,訓練出可信賴且有效率的合成路徑預測工具「 Reaxys PAI 」。 Reaxys PAI 將能夠協助您發想更多有效的合成路徑,加速取得目標分子的研究進度,甚至可以找便宜的合成策略降低成本,頂尖的研究團隊皆已採納一種以上的機器學習數位工具,擴增其化學合成家的專業功力。
 
        Elsevier 將於 6 月 及 7 月舉辦 Reaxys PAI 合成預測工具的展示,而 8 月 Reaxys PAI 預測工具將更進一步整合進 Reaxys 當中,以新版 Synthesis Planner 介面展示功能。想搶先一步看看 Reaxys PAI 合成預測工具嗎?還有機會看到您有興趣的結構直接於線上展示時測試,每場將會以不同的結構測試,趕緊來報名吧!
 

講者

黃恪涵  Ryan Huang
生命科學解決方案經理

Elsevier

 
 
 
 
 
 

 

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