Autonome Retrosynthese

Neuronale
Synthese

Vorhersage optimaler Synthesepfade durch Transformer-Modelle. Wir nutzen HPC-Infrastruktur, um Milliarden möglicher Reaktionsschritte zu evaluieren und die effizientesten Routen zum Zielmolekül zu finden.

Pfad-Exploration

KI-gestützte Suche durch chemische Reaktionsnetzwerke zur Identifizierung kosteneffizienter und umweltfreundlicher Ausgangsstoffe.

Ertragsvorhersage

Deep-Learning-Modelle, die basierend auf elektronischen Deskriptoren und Prozessparametern den zu erwartenden Reaktionsertrag berechnen.

Regioselektivität

Simulation der räumlichen Reaktivität von Atomen zur Vermeidung unerwünschter Nebenprodukte mittels GPU-Clustern.

Synthese-Pipeline

Phase Aktion Output
Modellierung Abbildung chemischer Regeln in graph-basierte neuronale Netze. Digitale Reaktionslogik
Validierung Thermodynamisches und kinetisches Screening via gekoppelter HPC-Solver. Stabile Zwischenstufen
Nachhaltigkeit Filtern von Pfaden nach Lösungsmitteltoxizität und Energie via Generativer KI. Green Chemistry Compliance