生成式化學

生成式化學利用人工智慧來構想出具有你所要求性質的新分子，而不是去評價別人畫出的分子。如果說預測模型是給現有分子打分的評論家，那麼生成模型就是寫出新分子的作者，它會提出符合目標特徵的結構。

這類模型在大量已知分子的集合上訓練，直到它們內化了有效的、類藥化學的規律。隨後便可朝著目標加以引導，例如生成預測能結合某給定靶點、同時保持可溶且可合成的結構。相關技術包括把分子寫成文字的語言式模型、基於圖的生成器，以及與強化學習或最佳化相結合、對理想預測性質給予獎勵的方法。

其魅力在於能探索遠超任何現有目錄的化學空間，但適用於從頭設計的那些告誡在此同樣適用，而且更為強烈。生成出的分子可能難以合成，可能鑽引導它們的評分模型的空子，看似新穎卻並不更優。生成式化學最可信的時刻，是當它的提議經過可合成性篩選、並透過實際製備和測試真實分子來驗證之時，而非僅憑預測。