ИСТИНА

Мы предложили подход к предсказанию времени удерживания в газовой хроматографии, требующий проведения минимального количества экспериментов. Подход основан на совместном использовании термодинамической теории и методов машинного обучения и работает для широкого круга веществ. We came up with the procedure to predict retention times in gas chromatography that requires conducting few, if any, prior experiments. Our algorithm combines machine and deep learning with thermodynamic modelling and can be applied to wide variety of substances.