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Cette séance de cours couvre l'utilisation de modèles de transformateurs moléculaires pour la planification de synthèse en plusieurs étapes, y compris les étapes rétro et avant, la notation des trajectoires et les stratégies d'exploration hypergraphique. Il se penche également sur l'application d'une formation autosupervisée, de la visualisation des poids d'attention, de la découverte de cartographies d'atomes et des études comparatives. La séance de cours explore plus en détail le rôle de l'IA dans la planification de la synthèse, en mettant l'accent sur les approches de réseaux neuronaux basées sur des modèles et des graphiques, ainsi que sur les méthodes SMILES-to-SMILES. Il se termine par des idées sur l'application des méthodes de langage à la chimie, les empreintes digitales des réactions induites par les données et l'impact transformateur des Transformateurs dans la saisie de la grammaire des réactions chimiques.