49. KI-gestützte Chemie
Maschinelles Lernen kann Moleküleigenschaften schätzen, Spektren auswerten und Synthesewege vorschlagen. Trainingsdaten, chemische Deskriptoren, Unsicherheit, Erklärbarkeit und Datenlecks entscheiden darüber, ob ein Modell wissenschaftlich brauchbar ist.