创建复杂分子通常需要多年的经验和无数决策，但一种新的AI系统正在改变这一现状。Synthegy让化学家使用简单语言指导合成和反应规划，同时强大的算法生成并评估可能的解决方案。AI不仅计算，还能推理，评分路径并解释哪些路径最合理。

创建新分子是化学中最艰巨的任务之一。无论是开发救命药物还是前沿材料，每个化合物都必须通过精心规划的一系列反应来构建。规划这些步骤需要深厚的专业知识和战略思维，因此化学家通常需要花费数年时间来掌握这一过程。

一个主要障碍是逆合成。在这种方法中，化学家从目标分子开始，逆向推导出更简单的起始材料和可能的反应路径。这涉及许多决策，例如选择合适的构建模块、决定何时形成环，以及确定分子中敏感部分是否需要保护。尽管计算机可以扫描巨大的“化学空间”，但它们仍难以匹敌经验丰富的化学家的战略判断力。

另一个挑战涉及反应机理，它描述了反应如何通过电子移动一步步进行。理解这些机理能让科学家预测新反应、提高效率并避免昂贵的试错。尽管当前的计算机工具可以提出许多可能的路径，但它们通常缺乏识别最现实路径所需的直觉。

化学推理的新AI方法 EPFL的Philippe Schwaller领导的研究团队开发了一种新方法，利用大型语言模型（LLMs）作为化学推理工具。这些模型不直接生成化学结构，而是作为评估者，引导现有的计算系统。

这种名为Synthegy的新框架结合了传统搜索算法和能够解释自然语言中化学策略的AI。Synthegy论文的第一作者Andres M Bran表示：“为化学家制作工具时，用户界面非常重要，之前的工具依赖繁琐的过滤器和规则。通过Synthegy，我们为化…

原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/05/260504023844.htm

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