ИСТИНА

Количество экспериментальных данных, еженедельно публикуемых в научной литературе, растет экспоненциально. В случае популярных направлений нередка ситуация, когда одной и той же тематике оказываются посвящены тысячи работ, и ручной анализ такого объема данных уже становится невозможным. В данном случае на помощь приходят ИИ-алгоритмы, которые позволяют комплексно проанализировать заданную область, выявить тренды в ней и найти недоисследованные направления. Однако на пути такого анализа стоит высокая зашумленность химических данных, которая может приводить к ложным выводам. В данном докладе будут рассмотрены два примера такого анализа: реакция аминирования спиртов по механизму автопереноса водорода и реакция синтеза циклических карбонатов из эпоксидов и CO2.