Molekulares maschinelles Lernen: Die Zukunft der Synthesechemie?

Im letzten Jahrzehnt hat das moderne maschinelle Lernen Einzug in die Synthesechemie gehalten. Einige seit langem bestehende Herausforderungen, wie die computergestützte Syntheseplanung (Computer‐Aided Synthesis Planning, CASP), wurden erfolgreich angegangen, während andere Themen kaum berührt wurden. Dieser Standpunkt‐Beitrag wirft die Frage auf, ob aktuelle Trends langfristig bestehen können, und identifiziert Faktoren, die zu einer (un)produktiven Entwicklung führen werden. Dabei werden die spezifischen Risiken des molekularen maschinellen Lernens (MML) diskutiert. Ferner werden mögliche nachhaltige Entwicklungen, wie erklärbare künstliche Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, ExAI), für die Synthesechemie vorgeschlagen und Chancen für mögliche Neueinsteiger beleuchtet. Generell zielt dieser Standpunkt darauf ab, die wissenschaftliche Gemeinschaft in eine Diskussion über aktuelle wie auch zukünftige Trends zu führen.