AI辅助逆合成路线设计平台

基于化学大数据挖掘与深度学习算法，只需输入目标分子，ChemAIRS能够在数分钟内对该分子设计出多条合成路线，充分考虑反应可行性、官能团兼容性、手性合成策略等诸多合成中的关键因素，为化学家提供多样化的可行合成思路。

六大模块赋能分子合成

逆合成

结合深度学习模型与专家规则，快速生成目标分子的合成路线
条件搜索

输入反应的结构式，即可看到推荐的条件，帮助用户快速判断反应的可行性、风险性并选择合适的反应条件
杂质预测

可预测化学反应中可能生成的杂质，提供文献支持，杂质预测准确率为86.1%
工艺模式

通过设置反应参数，如对特定反应、贵重金属反应、危险反应、溶剂和试剂的过滤，实现工艺路线的推荐，并提供工艺路线的实时合成成本核算
正向合成

保持核心分子砌块的前提下进行多维结构衍化，基于逆向合成路线高效生成可行性高的虚拟分子库
可合成性评估

与传统基于片段的方法相比，基于逆合成路线的可合成性评估不仅考虑原料可及性还能考虑合成路线的可行性，准确度更高

产品特点

专注于化学合成，超7千万条反应数据，覆盖多种文献及专利

数据库收录文献数超过7千万，持续收录最新数据，覆盖绝大部分主流SCI期刊文献及专利，结合机器学习、专家规则以及路径搜索算法，赋能逆合成路线设计，且有多种反应条件可供查询参考，支持专利文献一键跳转外链，大幅提高实验设计效率以及成功率。
深度学习技术加持，在短时间内生成多样化的高可行性路线

借助深度学习神经网络技术，大幅提高化学合成路线的可行性与成功率。单步反应可行性有效提高至96%，前三条推荐路线中提供可行路线的概率超过90%。
支持一键询价、报价，价格更透明

直接对接供应商平台，可对合成路线上的原料和中间体一键询价。“AI + 数据”驱动的报价功能依据算法模型进行多维分析给出更为合理的报价参考。
搜索目标分子路线时间短

通过对大数据的深度学习，在数分钟内生成多条分子合成路线，大幅提高路线设计效率，缩短研发周期。
路线设计思路多样化，反应条件可优化，路线可行性高

路线的起始原料为商业可售，预测路线考虑到官能团兼容性、区域选择性、立体异构等因素，路线实用性高。
路线支持手动编辑及导出

通过手动编辑及推导，化学家可与AI交互式设计路线，如路线拼接、分子编辑、分子插入等，并可对编辑的路线进行保存、导出PDF及CDX，导出内容包含反应条件、反应步骤及参考文献等信息。
支持本地部署，保障数据安全

企业可通过私有化本地部署自主管理和保护数据，降低外部风险，确保数据安全。导入企业内部ELN数据进行机器学习后，高达99%的数据可被检索，更能利用已有的数据进行分析预测，路线更可靠。平台支持千万级分子砌块数据整合，辅助挖掘潜在更短路线，总步数最高降低70%。