近日，國工智能新添國家知識產(chǎn)權局頒發(fā)的一項發(fā)明專利證書“基于經(jīng)驗網(wǎng)絡的蒙特卡洛樹搜索逆合成規(guī)劃方法及裝置”。

發(fā)明專利《基于經(jīng)驗網(wǎng)絡的蒙特卡洛樹搜索逆合成規(guī)劃方法及裝置》

     本發(fā)明涉及一種基于經(jīng)驗網(wǎng)絡的蒙特卡洛樹搜索逆合成規(guī)劃方法及裝置，屬于有機反應產(chǎn)物逆合成分析技術領域。目前，有機反應產(chǎn)物逆合成的目標是設計一條通過一組現(xiàn)實中可購買分子，經(jīng)過多次化學反應最終生成目標分子的反應路線。有機反應產(chǎn)物逆合成主要由單步逆合成模型和多步搜索算法組成，單步逆合成模型用于預測一次反應可以合成某產(chǎn)物的反應物，多步搜索算法用于從單步逆合成模型預測的大量反應中快速找到一條可行的反應路線。

      現(xiàn)階段，單步逆合成模型預測的大量反應造成了巨大的搜索空間，如何快速從中找到可行的反應路線是一個極具挑戰(zhàn)的問題。隨著深度學習的發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的多步搜索算法取得了很大成功，如retro*、EG-MCTS等。這些方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習有限的化學知識和經(jīng)驗數(shù)據(jù)，以此來指導多步路線的搜索。然而，這些方法的搜索效率和成功率仍有待提高，且具有可解釋性差的缺點。

      為此，本發(fā)明提供一種基于經(jīng)驗網(wǎng)絡的蒙特卡洛樹搜索逆合成規(guī)劃方法及裝置，以提高多步搜索算法的成功率和搜索效率，并解決現(xiàn)有方案可解釋性差的技術問題。