Rasyn
會做逆合成分析的 AI 化學助手，幫你想出合成路徑
Rasyn 是 YC 2026 夏季梯次的計算化學新創，把運算與實驗結合，替材料與化學研究者做逆合成路徑規劃、反應條件預測、NMR 位移預測與層析峰值自動判讀。
功能特色與適用場景
有機合成的第一個難題是：我想做出這個分子，該從哪些原料、走哪幾步反應？這叫逆合成分析（retrosynthesis），傳統上高度依賴化學家的經驗與直覺。Rasyn 做的是把這件事模型化，而且不只一個工具，是一整組：RetroTransformer v2 做「像化學家思考」的完整路徑規劃；Synthon 做單步逆合成，官方公布 top-1 準確率 66.2%；Marcus 聯合預測反應所需的觸媒、溶劑與試劑——這件事實務上跟路徑一樣重要，因為同一個反應換個溶劑可能就跑不動；Larmor 預測每個原子的 NMR 化學位移，用於光譜解析；ChromPeakNet 則從原始層析訊號自動偵測峰值。這組合的思路很清楚：從「該怎麼做」到「做完怎麼確認」都涵蓋。官網主張的定位是「透過運算與實驗的融合來設計新配方與材料」，服務對象是材料科學與化學探索領域的研究者與公司。公司為美國的 Rasyn Inc.，YC 支持，未在首頁公開定價。
適合藥物化學、材料研發與特用化學品的研究團隊；教學與初階學習者可能覺得工具偏專業。
主要功能
- RetroTransformer v2：化學家思維的逆合成路徑規劃
- Synthon：單步逆合成，top-1 準確率 66.2%
- Marcus：觸媒、溶劑與試劑的聯合預測
- Larmor：每原子 NMR 化學位移預測
- ChromPeakNet：原始層析訊號的自動峰值偵測
常見用途
- 新分子的合成路徑規劃
- 既有合成路線的成本與步驟優化
- 反應條件（觸媒、溶劑）的初步篩選
- NMR 光譜歸屬的輔助判讀
- 層析數據的自動化處理
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話AI for Science 這個題目講了很多年，多數還停在論文階段。Rasyn 讓我覺得比較實在的地方是它把「做完之後怎麼確認」也做了——NMR 歸屬與層析判讀是實驗室的日常苦工，這種不性感但真的省時間的功能，比任何炫技的分子生成都更有價值。台灣化學圈值得試試看，記得先問清楚資料保密。
主要功能
- RetroTransformer v2：化學家思維的逆合成路徑規劃
- Synthon：單步逆合成，top-1 準確率 66.2%
- Marcus：觸媒、溶劑與試劑的聯合預測
- Larmor：每原子 NMR 化學位移預測
- ChromPeakNet：原始層析訊號的自動峰值偵測
適用場景
- 新分子的合成路徑規劃
- 既有合成路線的成本與步驟優化
- 反應條件（觸媒、溶劑）的初步篩選
- NMR 光譜歸屬的輔助判讀
- 層析數據的自動化處理
Rasyn 的優點與缺點
優點
- 工具組涵蓋從路徑規劃到分析驗證的完整流程
- 公開具體的準確率數字，不是模糊宣稱
- 反應條件預測是多數逆合成工具缺的一塊
- NMR 與層析分析工具對日常實驗室作業直接有用
缺點
- 極早期公司，長期支援與模型維護待觀察
- 首頁未公開定價
- 66.2% 的 top-1 準確率意味著三分之一需要人工修正
- 罕見反應與新穎骨架的預測可靠度較低
Rasyn 常見問題
66.2% 的準確率夠用嗎？
在逆合成領域這個數字其實不算低，但要理解它的意義：意味著約三分之一的建議需要化學家修正或否決。合理的用法是把它當成「快速產生多個候選路徑」的工具，由人來挑選與驗證，而不是照著做。
台灣的研究團隊可以用嗎？
可以，這類工具沒有地域限制，台灣的化學系與材料所都用得上。要注意的是資料保密——如果你在做的是有專利價值的分子，把結構上傳到第三方平台前務必確認資料處理條款，這在學術與產業合作案裡是敏感問題。
跟已有的逆合成軟體（如 Reaxys、ASKCOS）比呢？
Reaxys 這類是以龐大的反應資料庫檢索為基礎，ASKCOS 是 MIT 的開源學術工具。Rasyn 的差異在於它把反應條件預測與光譜、層析分析一起做進來，形成一個工作流而非單點工具。實際效果建議用自己領域的分子做並行測試。
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