2026年3月，AI Chemistry 正式创刊上线。欢迎各位专家学者关注，了解更多新刊信息。
期刊简介
AI Chemistry (ISSN 3042-6723) 是MDPI出版的国际同行评审开放获取期刊，聚焦人工智能与化学领域的深度融合，致力于打造该交叉学科的国际顶尖学术交流平台。本刊以推动人工智能在化学科学中的创新应用为核心，发表高质量、前沿性的原创研究与综述成果，鼓励人工智能、机器学习、数据科学与化学理论、实验研究、工业实践的跨学科结合，助力AI驱动化学领域的前沿探索与产业发展，为全球相关领域研究者搭建开放、便捷的学术交流桥梁。
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期刊Scope
期刊欢迎人工智能在基础与应用化学各领域的开发与应用相关原创研究、综述及观点文章，主题包括但不限于：
- 基于人工智能的化学数据分析、预测与发现
- 人工智能驱动的化学反应预测、合成规划及逆合成分析
- 人工智能辅助的药物化学与药物设计
- 人工智能在材料化学发现与分子设计中的应用
- 人工智能在生物有机化学与化学生物学中的应用
- 人工智能赋能的化工过程优化与控制
- 人工智能在复杂多尺度化学体系中的应用
- 人工智能驱动的化学传感与环境监测
- 化工过程数字孪生与模拟
- 自主化学实验室与智能实验系统
- 物理信息融合的混合化学建模方法
- 化学领域的可解释人工智能研究
- 人工智能助力的化学教育与教学方法探索
- 人工智能化学领域的伦理、社会影响与可重复性研究
期刊主编
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Matt Oehlschlaeger 教授 Rensselaer Polytechnic Institute, USA
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Matt Oehlschlaege教授是Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) 的副校长兼机械、航空航天与核工程学教授。他的研究领域涵盖能源科学、航空航天推进、化学动力学、光学气体传感以及用于传感器诊断的人工智能。他已发表超过100篇学术论文，领导了多项重大资助项目，荣获总统早期职业科学家与工程师奖 (PECASE)，并且是美国机械工程师协会 (ASME) 会士。
投稿优势
• 更快发表速度
| Time to First Decision | 19 Days |
| Acceptance to Publication | 8 Days |
• 开放获取
读者可以免费阅读期刊文章。
• 作者持有版权
精选文章
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2. BioRamanNet: A Neural Network Framework for Biological Raman Spectroscopy Classification
Pengju Yin et al.
3. Fast Conversion of Molecular Diagrams into Plausible Crystal Structures Using Graph-Based Force Fields
Didier Mathieu
4. Presenting GAELLE: An Online Genetic Algorithm for Electronic Landscapes Exploration of Reactive Conformers
Olivier Aroule, Fabien Torralba and Guillaume Hoffmann
作者指南
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