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L'organo-catalyse s'est imposée comme un troisième pilier de la catalyse homogène, aux côtés de la catalyse par métaux de transition et de la biocatalyse, car son utilisation pour les réactions énantiosélectives a suscité un intérêt significatif au cours des dernières décennies. Parallèlement à ce développement, l'apprentissage automatique (AA) a été de plus en plus appliqué dans le domaine chimique pour découvrir efficacement des modèles cachés dans les données et accélérer la découverte scientifique. Bien que l'adoption de l'AA dans l'organo-catalyse ait été relativement lente, les dernières années ont montré un intérêt croissant dans la communauté. Cette revue donne un aperçu des travaux dans le domaine de l'AA en organo-catalyse. La revue commence par donner un bref aperçu de l'AA pour les chimistes expérimentaux, avant de discuter de son application pour prédire la sélectivité des transformations organo-catalytiques. Ensuite, nous examinons l'AA utilisé pour les catalyseurs privilégiés, avant de nous concentrer sur son application pour la conception de catalyseurs et de réactions. En conclusion, nous donnons notre avis sur les défis actuels et les directions futures pour ce domaine, en s'inspirant de l'application de l'AA à d'autres domaines scientifiques.
Schmid et al. (Jeu,) ont étudié cette question.
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