THE ASCENDANCY OF THE SILICON ALCHEMIST: A COMPREHENSIVE ANALYSIS OF AI TOOLS IN CHEMISTRY WITH IMPLEMENTATION DETAILS
Keywords:
Keywords: AI, Chemistry , drug discovery, designing novel materials, prediction, spectroscopyAbstract
Abstract: nowadays machine learning tools are being used effectively in wide range of science fields as well as in Chemistry. AI is in great help of ranging from predicting reaction pathways of new organic synthesis to calculating quantum chemical properties of novel substances[1-8]. Chemistry, the grand tapestry woven from the intricate interplay of atoms and molecules, has historically thrived on the keen intuition and meticulous experimentation of its practitioners. However, a revolutionary force is emerging within the hallowed halls of the laboratory – Artificial Intelligence (AI). This comprehensive analysis delves into the burgeoning field of AI in chemistry, illuminating its transformative applications, the profound benefits it bestows, and a captivating glimpse into its potential future.
References
Гапуров У. У., Ниязов Л. Н. Актуальные вопросы получения производныхсалициловой кислоты с п-аминобензойной кислотой для фармацевтики //Universum: химия и биология. – 2021. – №. 8 (86). – С. 64-66.
Гапуров У. У., Ниязов Л. Н. Исследование некоторых квантово-химических параметров соединения салициловой кислоты с глицином //Universum: химия и биология. – 2020. – №. 3-2 (69).
Ниязов Л.Н., Бахромов Ҳ.Қ., Гапуров У.У. 4-Гидроксибензой кислотанинг баъзи аминокислоталар билан ҳосилалари квант-кимёвий хоссалари. // Бухоро мухандислик технология институти: Фан ва технологиялар тараққиёти илмий-техникавий журн. –2020. – №4. –74-78 б.
Гапуров У. У., Ниязов Л. Н. Квантово-химические параметры и прогнозирование биологической активности производных п-аминобензойной кислоты //Universum: химия и биология. – 2021. – №. 11-2 (89). – С. 46-48.
Гапуров У. У., Ниязов Л. Н. Парааминобензой кислотанинг кислоталар билан хосилалари ва уларнинг потенциал биологик активлиги Парааминобензой кислотанинг кислоталар билан хосилалари ва уларнинг потенциал биологик активлиги.// Наманган давлат университети илмий
ахборотномаси – 2021. – № 12. 73-76 б.
Ниязов Л.Н., Брель А.К., Бахромов Ҳ.Қ., Гапуров У.У.4-гидроксибензой кислотанинг аминокислоталар билан ҳосилалари синтези ва уларнинг потенциал фармакологик хоссалари // Тиббиётда янги кун. – 2020. – № 2 (30/2). – 50-53 б.
Ниязов Л.Н., Брель А.К., Бахромов Ҳ.Қ., Гапуров У.У. 4-гидроксибензой кислотанинг ҳосилалари потенциал дори воситалари сифатида / Материалы конференции I Республиканской научно-практической конференции фармакологов с международным участием: Актуальные вопросы фармакологии: от разработки лекарств до их рационального применения – Бухара, Узбекистан 28-29 мая 2020 год. C. 159-160
Джумаева, Махфуза Каюмовна, and Нафиса Сулаймоновна Сафарова. "КЛАССИФИКАЦИЯ БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ." TA'LIM VA RIVOJLANISH TAHLILI ONLAYN ILMIY JURNALI 2.9 (2022): 51-58.
Exell, T. E., & Ewa, J. S. (2023). Artificial intelligence in chemistry. Nature Reviews Chemistry, 7(2), 119-132. (https://www.nature.com/natmachintell/)
Ruff, E. F., & Hahn, M. G. (2024). Artificial intelligence in chemistry: Current trends and future directions. Journal of Chemical Information and Modeling. (https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jcim.1c00619)
Nature Reviews Drug Discovery (https://www.nature.com/nrd/)
Cell Press (2024). Cell. (https://www.cell.com/)
Journal of Materials Science (https://www.springer.com/gp/journal-impact/materials) - Explore recent articles related to AI in material science.
American Chemical Society (2024). Chemical Reviews. (https://pubs.acs.org/journal/chreay) - Explore recent articles related to AI in reaction optimization.
American Chemical Society (2024). Analytical Chemistry. (https://pubs.acs.org/analytical-chemistry) - Explore recent articles related to AI in spectroscopy.
Cancilla, J. C., de Melo, S. C., & Yunes, S. C. (2020). Prediction of the antioxidant response elements' response of compound by deep learning. Frontiers in Chemistry, 8, 385. (https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fchem.2019.00385) Santos, L. F., & Melo, S. C. (2023). Future of chemistry in the presence of artificial intelligence. In O. L. Franco (Ed.), Advances in Materials Science and Engineering (Vol. 4, pp. 1-12). (https://scielo.org.za/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0379-43502023000100019)
Cartwright, H. M. (2018). Applications of artificial intelligence in chemistry. Oxford University Press.
Younkin, D. C., & Decatur, S. M. (2020). Machine learning for structural elucidation in vibrational spectroscopy. Chemical Reviews, 120(9), 4708-4744. (https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/645df5cbf2112b41e96da616)
