Perancangan jalur sintesis kimia yang efisien merupakan tantangan utama dalam kimia, ilmu material, dan penemuan obat. Di TSLab, kami menyediakan layanan komputasi untuk memprediksi jalur sintesis dan retrosintesis menggunakan kombinasi kecerdasan buatan, kimia kuantum, dan pemodelan reaksi kimia.

Pendekatan kami menggabungkan model AI berbasis data dengan prinsip dasar kimia untuk mengeksplorasi berbagai kemungkinan jalur reaksi, mengevaluasi strategi sintesis alternatif, serta mengidentifikasi rute sintesis yang paling optimal berdasarkan aspek termodinamika, kinetika, dan struktur molekul.

Dengan menggabungkan pemahaman mekanisme reaksi dan kecerdasan komputasi, kami membantu mempercepat proses penemuan jalur sintesis yang layak untuk molekul kompleks dan material fungsional.

Layanan ini berfokus pada:

Kemungkinan jalur reaksi dibangun menggunakan database reaksi, sistem berbasis aturan kimia, dan pola transformasi molekul yang telah diketahui.

Model machine learning digunakan untuk memecah molekul target menjadi prekursor yang lebih sederhana untuk menemukan berbagai jalur sintesis potensial.

Metode kimia kuantum digunakan untuk mengevaluasi energi reaksi, keadaan transisi, dan penghalang energi agar prediksi tetap valid secara fisik dan kimia.

Analisis mendalam dilakukan untuk memahami proses pemutusan dan pembentukan ikatan serta stabilitas intermediat reaksi.

Jalur reaksi dievaluasi dan diperingkat berdasarkan efisiensi energi, jumlah langkah sintesis, serta kelayakan eksperimen.