ChemAIRS 引入贝叶斯优化，减少试错，大幅提高实验效率

贝叶斯优化是化学反应条件优化领域常用的高效全局优化方法，但传统贝叶斯优化算法多采用随机初始化策略，未能充分利用化学领域的文献知识与经验数据，存在初始采样效率低、收敛速度慢的问题。为解决这一问题，ChemAIRS开发了基于文献知识指导的贝叶斯优化算法。

ChemAIRS 算法核心组件

ChemAIRS 的基于文献知识指导的贝叶斯优化算法，包含三个核心组件：

1. 文献知识提取模块：从化学文献数据库中检索相似反应，提取条件参数分布信息
2. 先验知识融合模块：将文献知识转化为贝叶斯优化的先验概率分布
3. 智能初始化策略：基于文献频次和成功率的加权采样方法

Suzuki 偶联反应优化案例

以 Suzuki 偶联反应条件优化为案例，ChemAIRS 构建了包含 308 种条件组合的完整反应空间（4 种溶剂 ×11 种配体 ×7 种碱），并对比了 “基于文献知识指导的贝叶斯优化算法” 与 “传统拉丁超立方采样初始化的贝叶斯优化算法”，对比指标包括收敛速度（达到目标收率所需实验轮数）、初始采样质量（首轮实验收率）、最终优化效果（最优收率值）。

Suzuki 偶联反应

308 种条件组合

实验结果

两种算法性能对比结果

ChemAIRS 贝叶斯优化的独特优势

基于文献知识指导的贝叶斯优化算法的优越性能主要源于：

1. 化学先验知识的有效利用：通过文献挖掘获得的条件偏好信息，为优化算法提供了有价值的起始点，避免了盲目的随机探索。
2. 智能化初始采样策略：基于相似反应文献报道的条件分布加权采样，显著提高了初始实验点的成功概率。
3. 多维度条件关联建模：考虑不同反应条件之间的协同效应，优化了条件组合的选择逻辑。
   
   

基于文献知识指导的贝叶斯优化算法在化学反应开发中具有重要的实用价值，其能使实验次数减少 50%，直接节约试剂成本和人力成本，同时更快的收敛速度可显著缩短反应开发周期，而高质量的初始条件也大幅降低了项目开发风险。