Sep, 2011

利用机器学习快速准确地建模分子原子化能

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TL;DR我们引入了一个机器学习模型来预测有机分子的原子化能，基于核电荷和原子位置。该回归模型是通过将求解分子 Schr"odinger 方程的问题映射为复杂度较低的非线性统计回归问题。我们使用杂化密度泛函理论计算的原子化能进行回归模型的训练和比较。通过对超过七千个小有机分子进行交叉验证，得到的平均绝对误差为～10 kcal/mol。该模型的适用性已经通过预测分子原子化潜能曲线得到证明。
machine learningatomization energiesorganic moleculesschr"odinger equationdensity-functional theory
发现论文，激发创造
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    May, 2013

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    Jul, 2020

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    May, 2024

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    May, 2023

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    Aug, 2016

  • 分子性质的机器学习：局部性和主动学习

    本篇论文提出了一种基于局部相互作用模型和主动学习算法的新型机器学习算法，可以在较小的训练集上提供高精度预测，并显著减少异常值误差，从而为材料设计和药物发现等领域提供更有效的高通量筛选方法。

    Sep, 2017

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    Nov, 2016

  • 机器学习统一材料和分子建模

    本研究基于局部化学环境和贝叶斯统计学习的机器学习模型，提供了一个统一的框架，可以预测原子尺度的稳定性和不同类别的分子的化学精度，可以区分活性和非活性的蛋白质配体，这种方法可以对材料和分子的势能面提供新的洞察。

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    运用机器学习方法逼近密度泛函，在 1D 非相互作用费米子运动能量模型中，仅需少于 100 个训练密度即可达到与测试密度相似的 1kcal /mol 以下的平均绝对误差，利用主成分分析，还可找到高精度自洽密度。文章探讨了将该方法应用于真实电子结构问题面临的挑战。

    Dec, 2011

  • 为硅开发通用的原子间位能机器学习模型

    本文提出了一种使用基于机器学习思想的高斯近似势的方法，成功地对硅材料进行了量子力学计算，从而在材料领域实现了第一性原理电子结构计算与机器学习的结合。

    May, 2018