Molekulares maschinelles Lernen: Die Zukunft der Synthesechemie?

Abstract

Im letzten Jahrzehnt hat das moderne maschinelle Lernen Einzug in die Synthesechemie gehalten. Einige seit langem bestehende Herausforderungen, wie die computergestützte Syntheseplanung (Computer-Aided Synthesis Planning, CASP), wurden erfolgreicha ngegangen, während andere Themen kaum berührt wurden.D ieser Standpunkt-Beitrag wirft die Frage auf,o ba ktuelle Trends langfristig bestehen kçnnen, und identifiziert Faktoren, die zu einer (un)produktiven Entwicklung führen werden. Dabei werden die spezifi-schenRisiken des molekularen maschinellen Lernens (MML) diskutiert. Ferner werden mçglichen achhaltige Entwicklungen, wie erklärbare künstliche Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence,E xAI), fürd ie Synthesechemie vorgeschlagen und Chancen fürm çglicheN eueinsteiger beleuchtet. Generell zielt dieser Standpunkt darauf ab,d ie wissenschaftliche Gemeinschaft in eine Diskussion über aktuelle wie auchz ukünftige Trends zu führen.