研究方向 更多 >
基础研究:重点研究惰性化学键活化、氟化学和后期官能化等领域难题。 应用研究:以高通量合成为核心,发展化合物标记和活性筛选技术,开发新型药物,探索化合物衍化过程和调控生命现象。 首先,利用自动化合成与高通量筛选等现代化学技术解放双手,研究人员专心思考问题和设计解决方案;利用机器完成标准化的实验操作,迅速完成反应条件的筛选和优化; 其次,融合自动化高通量与光化学和电化学等技术,开发新型反应; 最后,利用自动化和高通量技术,分别在各类反应体系中快速产生大量标准化数据和建立大数据库,通过与人工智能领域的专家团队合作,对海量数据进行规律分析和反应预测,发展人工智能和机器学习。利用机器学习算法可以分析各个变量对反应结果的影响,确定各个反应的机理规律,建立反应预测模型,从而设计出最佳的合成路径,提供每步反应的最佳条件,预测每步反应的结果。