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MIT团队化学发现经验总结01自动化与机器学习的结合4。分子图表征可以系统地捕捉更多信息02分子生成03分子性质预测器04反应路径一旦选定一个分子，就需要确定在自动化流水线中合成分子的路径05分子选择1。通过战略性地选择产品，我们可以找到一个具有共同节点和多样化功能路径的反应树。06 机器人实现构建了基于孔板的批量合成平台。1.平台上的中间纯化和高效液相色谱分离相结合，用于研究化学反应在平台上的实现。2.基本光谱测量在平台上实现自动化，并可用于表征其他染料相关特性。07实验数据1。使用基本的光谱测量，可以导出其他相关的性质，如分配系数和光稳定性。2.直接光解活化能的测量可以作为用chemprop选择耐光染料的指导。08实验数据>性能预测1。所选分子可以通过实验实现，表征数据可以反馈到模型中。使用属性预测模型和计算机辅助合成规划来驱动自动多属性分子发现平台。1.自动化和机器学习的结合可能是为了实现快速多样的分析。

1。市场规模:中国人工智能产业呈现快速增长趋势。人工智能产业是智能产业发展的核心，也是其他智能科技产品发展的基础。近年来，在政策和技术的双重驱动下，中国人工智能产业呈现出快速增长的趋势。据中国信息通信研究院测算，2020年我国人工智能产业规模为3031亿元，同比增长15.1%。中国人工智能产业的增长速度超过了全世界。注:根据IDC数据，中国信通院市场规模与IDC一致，包括软件、硬件和服务市场。

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