ИСТИНА

В реалиях сегодняшнего дня роль цифровых инструментов в науке в целом и в химии в частности становится все более значимой. В отличие от многих смежных областей, в органической химии количество численных данных, к которым можно напрямую применять методы машинного обучения, не так велико. В результате создание ИИ инструментов, востребованных на ежедневной основе, весьма затруднено. В докладе будет рассмотрено, как использование тех или иных аналитических подходов может быть использовано в работе химика-органика как при планировании проекта, так и в рутинной работе. Будет показано, как формальный анализ результатов реакций аминирования по механизму автопереноса водорода (hydrogen borrowing) помог найти никем не замеченные «дыры» в этой области, а также будут рассмотрены способы автоматизированной обработки результатов физико-химического анализа молекул.