展望与结论
至此 ， 研究者提出的方法具有任意并行性(即每批迭代实验可以选择任意数量的实验) ， 既可以快速筛选 ， 又可以直接转化为大规模的工艺条件 。 综上研究表明 ， 贝叶斯优化在平均优化效率(实验次数)和一致性(结果对初始可用数据的方差)两方面都优于人类决策 。 因此 ， 在日常实验室实践中采用贝叶斯优化方法 ， 可以通过更好的信息、数据驱动的决定 ， 来促进更有效的合成功能性化学品 。
工具下载地址
auto-qchem:https://github.com/b-shields/auto-QChem
EDBO:https://github.com/b-shields/edbo
https://doi.org/10.24433/CO.3864629.v1
EvML:https://github.com/b-shields/EvML
参考文献
Shields,B.J.,Stevens,J.,Li,J.etal.Bayesianreactionoptimizationasatoolforchemicalsynthesis.Nature,2021,590,89–96.DOI:10.1038/s41586-021-03213-y

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