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Chemie: Reaktionsvorhersage mit KI

Erstmals sagt eine künstliche Intelligenz nur anhand der 2-D-Struktur von Molekülen das genaue Ergebnis einer chemischen Reaktion voraus.

Was kommt heraus, wenn Molekül A mit Molekül B reagiert? Bei einfachen Stoffen genügt manchen Chemikern ein Blick auf die zweidimensionale Skizze der beteiligten Partner, und die Antwort ist klar. Je komplizierter die Strukturen aber werden, desto vielfältiger sind die Möglichkeiten, miteinander zu reagieren, so dass die Vorhersage schwieriger wird. Hinzu kommen unzählige Parameter, die den Ausgang ebenfalls beeinflussen, wie etwa das verwendete Lösungsmittel, Katalysatoren, weitere zugesetzte Stoffe, der pH-Wert, die Temperatur, Reaktionsdauer und vieles mehr. Eine Reaktionsvorhersage zu machen, wird daher schnell recht unübersichtlich. Ganz zu schweigen von einer Abschätzung, zu welchem Anteil sich der gewünschte Stoff wohl bilden wird und in welchem Verhältnis die verschiedenen Produkte zueinander entstehen.

Für Computermodelle ist der genaue Ausgang einer Reaktion ebenfalls relativ schwer vorherzusagen …

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  • Quellen

Ahneman, D. T. et al.: Predicting reaction performance in C–N cross-coupling using machine learning. Science 360, 2018

Reid, J. P., Sigman, M. S.: Holistic prediction of enantioselectivity in asymmetric catalysis. Nature 571, 2019

Sandtfort, F. et al: A structure-based platform for predicting chemical reacti­vity. ChemRxiv, 201910.26434/chemrxiv.9981488.v1