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龙图腾网获悉伯耐沃伦人工智能科技有限公司申请的专利使用强化学习的分子设计获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112136181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980033304.9，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权使用强化学习的分子设计是由D.普拉姆利;M.H.S.塞格勒设计研发完成，并于2019-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用强化学习的分子设计在说明书摘要公布了：提供了使用机器学习ML技术来设计表现出一项或多项所需性质的化合物的多个方法、装置和多个系统。这可以通过以下方法来实现：使用基于多项所需性质和用于修改化合物的规则集合修改第一化合物的ML技术来生成第二化合物；基于多项所需性质对第二化合物评分；基于评分确定是否重复生成步骤；以及在重复生成步骤之前基于评分更新所述ML技术。

本发明授权使用强化学习的分子设计在权利要求书中公布了：1.一种使用机器学习技术来设计表现出一项或多项所需性质的化合物的计算机实现的方法，其特征在于，所述方法包括： 使用所述机器学习技术通过基于所需性质和用于修改化合物的规则集合修改第一化合物来生成第二化合物，其中所述规则集合还包括表示与修改化合物相关的一个或多个操作的数据； 基于所述所需性质对所述第二化合物评分； 基于所述评分确定是否重复生成步骤；以及 在重复所述生成步骤之前基于所述评分更新所述机器学习技术， 其中，生成第二化合物还包括： 生成包含多个节点和多条边的树状数据结构，其中每条边将父节点连接到子节点，其中所述父节点表示化合物，并且从所述父节点到所述子节点的每条边表示对所述父节点的所述化合物执行的多个操作中的导致形成所述子节点的所述化合物的操作，其中所述树的根节点是所述第一化合物，并且后续节点对应于所述第二化合物集合， 基于对与所述第二化合物集合相对应的一个或多个节点进行评分来扩展所述树状数据结构，以及 对所述树状数据结构执行树搜索以基于来自所述多个操作的一个或多个操作的集合生成所述第二化合物集合， 并且其中，生成一个或多个第二化合物还包括： 通过所述机器学习技术将所述第一化合物和操作集合映射到N维操作空间； 通过所述机器学习技术选择所述N维操作空间中当映射在所述N维操作空间中时所述第一化合物的最近邻操作的子集；以及 将所述N维空间中所述操作的子集应用于所述第一化合物，以生成一个或多个第二化合物的集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人伯耐沃伦人工智能科技有限公司，其通讯地址为：英国伦敦；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。