التحليل العكسي (Retrosynthesis) - وهو العملية التي تهدف إلى تحديد مجموعة من المواد المتفاعلة لتصنيع جزيء مستهدف - يعد من الأهمية البالغة في تصميم المواد واكتشاف الأدوية. لقد حققت النماذج الحالية القائمة على التعلم الآلي، مثل نماذج اللغة والشبكات العصبية الرسومية، نتائج مشجعة. في هذا البحث، نقترح إطارًا يوحّد طرق التسلسل والرسومات كنماذج مبنية على الطاقة (EBMs) مع وظائف طاقة مختلفة. يوفر هذا المنظور الموحد رؤى حاسمة حول أنواع نماذج EBM من خلال تقييم شامل للأداء. بالإضافة إلى ذلك، نقدم نوعًا جديدًا مزدوجًا ضمن الإطار يقوم بتدريب متسق للتنبؤ الأمامي والخلفي البيزي عن طريق فرض اتفاق بين الاتجاهين. يحسن هذا النموذج أداء الحالة الفنية المعاصرة بنسبة 9.6٪ في النهج الخالية من القوالب حيث يكون نوع реакtion غير معروف. 请注意，最后一句中的 "reaction" 应该翻译为 "الرد فعل" 或者 "التفاعل"،这里我选择 "التفاعل" 更符合上下文。因此，最终版本如下：التحليل العكسي (Retrosynthesis) - وهو العملية التي تهدف إلى تحديد مجموعة من المواد المتفاعلة لتصنيع جزيء مستهدف - يعد من الأهمية البالغة في تصميم المواد واكتشاف الأدوية. لقد حققت النماذج الحالية القائمة على التعلم الآلي، مثل نماذج اللغة والشبكات العصبية الرسومية، نتائج مشجعة. في هذا البحث، نقترح إطارًا يوحّد طرق التسلسل والرسومات كنماذج مبنية على الطاقة (EBMs) مع وظائف طاقة مختلفة. يوفر هذا المنظور الموحد رؤى حاسمة حول أنواع نماذج EBM من خلال تقييم شامل للأداء. بالإضافة إلى ذلك، نقدم نوعًا جديدًا مزدوجًا ضمن الإطار يقوم بتدريب متسق للتنبؤ الأمامي والخلفي البيزي عن طريق فرض اتفاق بين الاتجاهين. يحسن هذا النموذج أداء الحالة الفنية المعاصرة بنسبة 9.6٪ في النهج الخالية من القوالب حيث يكون نوع التفاعل غير معروف.