Machine Learning for developing and understanding novel, asymmetric 3d metal-catalyzed C–H activations

用于开发和理解新颖的不对称 3d 金属催化 CâH 激活的机器学习

• 批准号: 497259673
• 负责人: Professor Dr. Lutz Ackermann
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Organische und Biomolekulare Chemie
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Priority Programmes
• 资助国家: 德国
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/497259673?language=en
• 关键词: Machine; Learning; developing; understanding; novel

The project employs methods of machine learning to identify novel catalysis concepts for asymmetric C-H activations with broadly available 3d-transition metals. Based on orienting studies we will thereby significantly improve the understanding of the corresponding mechanism.

该项目采用机器学习方法来确定使用广泛可用的 3d 过渡金属进行不对称 C-H 活化的新催化概念。基于定向研究，我们将显着提高对相应机制的理解。