反应预测

反应预测（reaction prediction），理学-化学-物理化学-化学信息学-反应预测，基于经验规则或物理化学原理，通过计算机程序的模拟计算对未知反应进行预测。反应预测方法大致可分为三大类：基于规则的专家系统、量子力学模拟和基于机器学习的系统。基于规则的专家系统的反应预测方法一般具有较快的预测速度，但需要通过经验或统计分析设定大量规则，系统的建立和维护十分烦琐。专家系统可以在有限的化学空间内提供较好的预测结果，但当超出了所设定的规则范围后将无法给出合理的预测结果，可扩展性较差。量子力学模拟方法理论上可以根据第一性原理对反应进行较为准确的预测，但实际操作过程中对参数设置高度敏感，且计算量非常大。基于量子力学预测反应路径的研究仅限于单一和较为简单的化学反应系统。量子力学模拟方法的特点是能够定量预测重要的反应参数，如自由能、能垒、过渡态和反应速率等。基于机器学习的方法可以快速地进行反应预测，且具有较好的可扩展性，通过对大型数据集的挖掘和学习，可以构建高精度的反应预测模型。该方法的预测精度依赖于用于模型训练的数据集的精度和规模，但高质量的大型数据集往往不易获取。