NSF Center for Computer-Assisted Synthesis

NSF 计算机辅助合成中心

基本信息

  • 批准号:
    2202693
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2000万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Cooperative Agreement
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-09-01 至 2027-08-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The NSF Center for Computer Assisted Synthesis (CCAS) is a nexus of collaboration, innovation, and education that brings together data science and chemical synthesis. The highly interdisciplinary CCAS team, composed of synthetic organic chemists, computational chemists, and computer scientists, is developing data science tools and computational workflows that will likely shape the future of synthetic chemistry and the fields it enables, such as medicine, materials science, and energy research. This site’s impacts are being further amplified by an extensive network of academic, industrial and non-profit partners and research centers, and its data chemistry tools are being shared with the research community through open-source clearinghouses. All of this provides CCAS with a unique opportunity to develop, exchange, and evaluate ideas in the field of data chemistry, and its shared tools and training will empower students, practicing chemists, and the chemical industry to effectively apply data science to their own chemical research.Led by organic chemists at every stage, CCAS focuses on use-inspired data science research that drives the development of new data types and machine learning (ML) methods that enable the discovery of novel reactions and yield new scientific insights. The four scientific thrusts include (i) developing effective ML tools for optimizing chemical reactions, (ii) gaining mechanistic understanding through interpretable statistical models and electronic structure calculations, (iii) predicting reaction outcomes to anticipate and discover new reactivity and (iv) integrating these tools for the efficient planning and execution of multistep syntheses of complex molecules. To accomplish these goals, three themes are interwoven into each of the thrusts: (a) new structured data types that are amenable to high-throughput experimentation and predictive models from the ground up, going beyond the information from commonly used databases, (b) molecular and reaction representations that bridge descriptor-based and structure-based deep learning paradigms, and (c) algorithms specifically designed for the low data regimes prevalent throughout chemistry. Through these integrated research themes and thrusts, CCAS constructs and shares data chemistry platforms that are expected to enable chemists to tackle ambitious challenges that the field is currently under-equipped to pursue. The data chemistry platform also will open up new opportunities in undergraduate and graduate education, and through partnerships with the Data Chemists Network and research opportunities for chemists with disabilities, CCAS seeks to broaden the participation of researchers from underrepresented groups.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
NSF 计算机辅助合成中心 (CCAS) 是协作、创新和教育的纽带,汇集了数据科学和化学合成。由合成有机化学家、计算化学家和计算机科学家组成的高度跨学科的 CCAS 团队正在开发数据科学工具和计算工作流程,这可能会塑造合成化学及其所支持的领域(如医学、材料科学和能源研究)的未来。由学术、工业和非营利合作伙伴及研究中心组成的广泛网络进一步扩大了该网站的影响力,并且其数据化学工具正在通过开源信息交换所与研究界共享。所有这些都为 CCAS 提供了开发、交流和评估数据化学领域想法的独特机会,其共享工具和培训将使学生、执业化学家和化学工业能够有效地将数据科学应用到自己的化学研究中。CCAS 在每个阶段都由有机化学家领导,专注于受使用启发的数据科学研究,推动新数据类型和机器学习 (ML) 方法的开发,从而能够发现新颖的反应并产生新的科学 见解。这四个科学主旨包括(i)开发有效的机器学习工具来优化化学反应,(ii)通过可解释的统计模型和电子结构计算获得机械理解,(iii)预测反应结果以预测和发现新的反应性,以及(iv)集成这些工具以有效规划和执行复杂分子的多步合成。为了实现这些目标,每个主旨都交织着三个主题:(a)新的结构化数据类型,适合从头开始的高通量实验和预测模型,超越常用数据库的信息,(b)连接基于描述符和基于结构的深度学习范式的分子和反应表示,以及(c)专门为化学中普遍存在的低数据状态而设计的算法。通过这些综合研究主题和主旨,CCAS 构建并共享数据化学平台,预计将使化学家能够应对该领域目前装备不足的艰巨挑战。数据化学平台还将为本科生和研究生教育开辟新的机会,通过与数据化学家网络的合作以及为残疾化学家提供研究机会,CCAS 寻求扩大来自代表性不足群体的研究人员的参与。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Character As Pixels: A Controllable Prompt Adversarial Attacking Framework for Black-Box Text Guided Image Generation Models
  • DOI:
    10.24963/ijcai.2023/109
  • 发表时间:
    2023-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ziyi Kou;Shichao Pei;Yijun Tian;Xiangliang Zhang
  • 通讯作者:
    Ziyi Kou;Shichao Pei;Yijun Tian;Xiangliang Zhang
Uncertainty-Aware Yield Prediction with Multimodal Molecular Features
  • DOI:
    10.1609/aaai.v38i8.28668
  • 发表时间:
    2024-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    15.9
  • 作者:
    Jiayuan Chen;Kehan Guo;Zhen Liu;O. Isayev;Xiangliang Zhang
  • 通讯作者:
    Jiayuan Chen;Kehan Guo;Zhen Liu;O. Isayev;Xiangliang Zhang
Data Science Guided Multiobjective Optimization of a Stereoconvergent Nickel-Catalyzed Reduction of Enol Tosylates to Access Trisubstituted Alkenes
  • DOI:
    10.1021/acscatal.4c00650
  • 发表时间:
    2024-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    12.9
  • 作者:
    Natalie P. Romer;Daniel S Min;Jason Y. Wang;R. Walroth;Kyle A. Mack;Lauren E. Sirois;F. Gosselin;Daniel Zell;A. Doyle;M. Sigman
  • 通讯作者:
    Natalie P. Romer;Daniel S Min;Jason Y. Wang;R. Walroth;Kyle A. Mack;Lauren E. Sirois;F. Gosselin;Daniel Zell;A. Doyle;M. Sigman
Combining Molecular Quantum Mechanical Modeling and Machine Learning for Accelerated Reaction Screening and Discovery
结合分子量子力学建模和机器学习来加速反应筛选和发现
  • DOI:
    10.1002/chem.202301957
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Casetti, Nicholas;Alfonso‐Ramos, Javier E.;Coley, Connor W.;Stuyver, Thijs
  • 通讯作者:
    Stuyver, Thijs
Bottom-Up Atomistic Descriptions of Top-Down Macroscopic Measurements: Computational Benchmarks for Hammett Electronic Parameters
自下而上的宏观测量的原子描述:哈米特电子参数的计算基准
  • DOI:
    10.1021/acsphyschemau.3c00045
  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Luchini, Guilian;Paton, Robert S.
  • 通讯作者:
    Paton, Robert S.
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Olaf Wiest其他文献

Data-Efficient, Chemistry-Aware Machine Learning Predictions of Diels-Alder Reaction Outcomes.
对 Diels-Alder 反应结果进行数据高效、化学感知的机器学习预测。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    15
  • 作者:
    Angus B. Keto;Taicheng Guo;Morgan Underdue;T. Stuyver;Connor W. Coley;Xiangliang Zhang;E. Krenske;Olaf Wiest
  • 通讯作者:
    Olaf Wiest
Utilizing a pH-dependent reaction triggering method to elucidate the mechanism of bacterial HMG-CoA reductase using time-resolved crystallography
  • DOI:
    10.1016/j.bpj.2021.11.2464
  • 发表时间:
    2022-02-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
  • 作者:
    Vatsal Purohit;Calvin Steussy;Tim Schmidt;Chandra J. Duncan;Tony Rosales;Paul Helquist;Olaf Wiest;Cynthia V. Stauffacher
  • 通讯作者:
    Cynthia V. Stauffacher
Developing a pH-Jump Chemical Triggering Method for Time-Resolved Diffraction in Bacterial HMG-CoA Reductase
  • DOI:
    10.1016/j.bpj.2019.11.875
  • 发表时间:
    2020-02-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
  • 作者:
    Vatsal Purohit;Tony Rosales;Chandra Critchelow;Calvin Steussy;Tim Schmidt;Olaf Wiest;Paul Helquist;Cynthia V. Stauffacher
  • 通讯作者:
    Cynthia V. Stauffacher
Improving reaction prediction through chemically aware transfer learning
通过化学感知迁移学习改进反应预测
  • DOI:
    10.1039/d4dd00412d
  • 发表时间:
    2025-03-17
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.600
  • 作者:
    Angus Keto;Taicheng Guo;Nils Gönnheimer;Xiangliang Zhang;Elizabeth H. Krenske;Olaf Wiest
  • 通讯作者:
    Olaf Wiest
Are we Making Much Progress? Revisiting Chemical Reaction Yield Prediction from an Imbalanced Regression Perspective
我们取得了很大进展吗?
  • DOI:
  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yihong Ma;Xiaobao Huang;B. Nan;Nuno Moniz;Xiangliang Zhang;Olaf Wiest;N. Chawla
  • 通讯作者:
    N. Chawla

Olaf Wiest的其他文献

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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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IRES Track I: Development of New Ligands and Reactions in Catalysis
IRES Track I:新配体和催化反应的开发
  • 批准号:
    2246248
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Computational Prediction of Enantioselectivity in Metal-Catalyzed Reactions
金属催化反应中对映选择性的计算预测
  • 批准号:
    2247232
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CCI Phase I: NSF Center for Computer Assisted Synthesis
CCI 第一阶段:NSF 计算机辅助合成中心
  • 批准号:
    1925607
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Computational Prediction of Enantioselectivity in Metal-Catalyzed Reactions
金属催化反应中对映选择性的计算预测
  • 批准号:
    1855908
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
IRES: Development of New Ligands and Reactions in Catalysis
IRES:新配体和催化反应的开发
  • 批准号:
    1658192
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Computational Prediction of Enantioselectivity in Metal-Catalyzed Reactions
金属催化反应中对映选择性的计算预测
  • 批准号:
    1565669
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Structure, Reactivity and Selectivity of Hydrocarbon Radical Cations
烃自由基阳离子的结构、反应性和选择性
  • 批准号:
    0415344
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Acquisition of A High Performance Computing System
购置高性能计算系统
  • 批准号:
    0079647
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Pericyclic Reactions of Radical Ions
自由基离子的周环反应
  • 批准号:
    9733050
  • 财政年份:
    1998
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似国自然基金

金刚石NV center与磁子晶体强耦合的混合量子系统研究
  • 批准号:
    12375018
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    52 万元
  • 项目类别:
    面上项目
金刚石SiV center与声子晶体强耦合的新型量子体系研究
  • 批准号:
    92065105
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
金刚石NV center与磁介质超晶格表面声子极化激元强耦合的新型量子器件研究
  • 批准号:
    11774285
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    62.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
室温下金刚石晶体内N-V center单电子自旋量子比特研究
  • 批准号:
    10974251
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    40.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

CCI Phase I: NSF Center for Computer Assisted Synthesis
CCI 第一阶段:NSF 计算机辅助合成中心
  • 批准号:
    1925607
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Planning Grant: Engineering Research Center for Computer And Network RESIliency and Security for Transportation (CAN-RESIST)
规划资助:计算机和网络弹性与交通安全工程研究中心(CAN-RESIST)
  • 批准号:
    1937000
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Targeted Infusion Project: Enhancing STEM Recruitment, Retention and Engagement by Establishing the Shaw University Center for Computer Science Living, Learning and Research
有针对性的注入项目:通过建立逸夫大学计算机科学生活、学习和研究中心,加强 STEM 的招募、保留和参与
  • 批准号:
    1719454
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
I/UCRC: Center for Experimental Research in Computer Systems (CERCS) Site
I/UCRC:计算机系统实验研究中心 (CERCS) 网站
  • 批准号:
    1266196
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
SHF: Small: Redesigning Manycore Computer Architecture for the Mega-core Data Center
SHF:小型:为兆核数据中心重新设计众核计算机架构
  • 批准号:
    1217553
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaboration with the UCSF Memory and Aging Center in the Development of Computer-based Technology for the Diagnosis of Neurodegenerative Diseases
与加州大学旧金山分校记忆与衰老中心合作开发用于诊断神经退行性疾病的计算机技术
  • 批准号:
    EP/J006726/1
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Research Grant
Genome Structure and Variation Workshop to be held in the summer 2011 at Rutgers Center for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science (DIMACS).
基因组结构和变异研讨会将于 2011 年夏季在罗格斯大学离散数学和理论计算机科学中心 (DIMACS) 举行。
  • 批准号:
    1062170
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Industry/University Cooperative Research Center for Experimental Research in Computer Systems (IUCRCERCS)
计算机系统实验研究产学合作研究中心 (IUCRCERCS)
  • 批准号:
    0934313
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Workshop Proposal: Improving Domestic Student Participation in Electrical and Computer Engineering Graduate Programs. Held on October 19-20, 2009 in Knoxville Conference Center.
研讨会提案:提高国内学生对电气和计算机工程研究生课程的参与。
  • 批准号:
    0953876
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Center for Experimental Research in Computer Systems - Research Site
计算机系统实验研究中心 - 研究站点
  • 批准号:
    0753710
  • 财政年份:
    2008
  • 资助金额:
    $ 2000万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了