苏黎世联邦理工与罗氏在Nature Computational Science发表主动学习与几何深度学习协同的反应预测研究
瑞士苏黎世联邦理工学院Gisbert Schneider团队与罗氏合作，在《Nature Computational Science》发表研究，将主动学习、高通量实验与几何图神经网络整合为闭环，用于数据稀缺条件下的C–H硼化反应成败与区域选择性预测。
#几何深度学习
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DrugAI精选AI 评分7878 Nat. Comput. Sci.：主动学习与几何深度学习提升数据稀缺药物发现中的化学反应预测
研究人员提出主动学习、高通量实验与几何图神经网络组成的闭环流程，用于数据稀缺条件下的C–H硼化反应预测。经3轮主动学习新增50种底物、4,821次高通量实验，最终数据集含6,865条反应记录和568种底物，独特Bemis–Murcko骨架由105个增至147个。
推荐理由：研究把主动学习选样与几何图神经网络结合，在C–H硼化上展示数据稀缺条件下的实验闭环路径。