新型机器学习应用助力研究人员预测化学性质

ChemXploreML使高级化学预测变得更简单、快速——无需深厚的编程技能。

化学研究者的共同基本目标之一是预测分子性质（如沸点或熔点）。一旦研究者能够确定这些预测，就能推动工作进展，带来药物、材料等领域的发现。然而，传统方法通常伴随高昂成本——耗费时间、设备磨损以及资金。

人工智能的一个分支——机器学习（ML）——在一定程度上减轻了分子性质预测的负担。但最有效加速这一过程的先进工具（通过从现有数据学习以快速预测新分子）要求用户具备较高编程专业知识，这为许多化学家设置了可访问性障碍，他们可能没有足够的计算能力来驾驭预测流程。

为缓解这一挑战，某研究小组的研究人员开发了ChemXploreML，这是一款用户友好的桌面应用程序，帮助化学家无需高级编程技能即可进行这些关键预测。该应用免费、易于下载、可在主流平台上运行，且设计为完全离线操作，有助于保护研究数据的专有性。这项令人兴奋的新技术在一篇近期发表于《化学信息与建模杂志》的文章中进行了详细阐述。

化学机器学习的一个具体障碍是将分子结构转化为计算机可理解的数值语言。ChemXploreML通过强大的内置“分子嵌入器”自动化这一复杂过程，将化学结构转换为信息丰富的数值向量。随后，软件实施最先进的算法来识别模式并准确预测分子性质（如沸点和熔点），所有操作均通过直观的交互式图形界面完成。

ChemXploreML旨在随时间演进，因此随着未来技术和算法的发展，它们可以无缝集成到应用中，确保研究者始终能够访问和实施最新方法。该应用在有机化合物的五个关键分子性质（熔点、沸点、蒸气压、临界温度和临界压力）上进行了测试，并在临界温度上达到了高达93%的准确率。研究人员还证明，一种新的、更紧凑的分子表示方法（VICGAE）与标准方法（如Mol2Vec）几乎同样准确，但速度提高了10倍。

研究团队设想未来任何研究者都能轻松定制和应用机器学习以解决独特挑战，从开发可持续材料到探索星际空间的复杂化学。