Feb, 2021

结合机器学习与计算化学以预测化学系统的观察结果

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TL;DR新颖的应用机器学习与计算化学方法在分子建模、材料建模、药物设计等方面取得了可靠且富有洞见的预测结果。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 分子模拟的机器学习

    介绍了机器学习在分子模拟及预测量子力学能量与力学、粗粒化分子动力学、提取自由能面和生成网络方法等应用方面的研究进展，同时探讨了在此领域中的一些挑战。

    Nov, 2019

  • 计算化学中的深度学习

    本文综述了深度神经网络在计算化学等领域中的广泛应用和优越表现，强调它作为一种有价值的机器学习工具在未来将发挥重要作用。

    Jan, 2017

  • 机器学习提高密度泛函近似的准确性

    机器学习技术在计算化学中的应用被认为是加速原子模拟和材料设计的无可或缺的工具。此外，机器学习方法有潜力提高计算效率高的电子结构方法（如密度泛函理论）的预测能力，纠正密度泛函方法中的基础错误。本文回顾了机器学习在提高密度泛函和相关近似方法准确性方面的最新进展，并通过将有希望的模型应用于训练集之外的系统的例子，讨论了构建适用于不同化学和材料类别的可迁移学习模型的前景和挑战。

    Nov, 2023

  • 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。

    Jun, 2017

  • 机器学习与量子化学的统一 - 分子波函数的深度神经网络

    本文提出了一种基于深度学习的量子力学波函数预测框架，以实现分子结构的反向设计，用于优化目标电子性质，表明这种方法打开了机器学习和量子化学更协同的前景。

    Jun, 2019

  • 机器学习在科学发现中的机遇

    科学界利用机器学习技术进行科学探索的能力正在初生阶段，然而，机器学习的原理应用正在为基础科学发现开辟新的途径，尤其在处理观测数据的复杂性方面。

    May, 2024

  • 将科学知识与机器学习相结合，用于工程和环境系统

    本文探讨了机器学习与传统基于物理模型的建模方法相结合解决复杂科学和工程问题的创新方法，总结了这些方法的应用领域，并描述了用于构建基于物理引导的机器学习模型和混合物理 - 机器学习框架的分类方法，提出了现有技术的分类方法，揭示了知识漏洞和不同学科间方法的潜在交叉点，可用作未来研究的思路。

    Mar, 2020

  • 机器学习与物理科学

    本文综述了机器学习和物理科学之间的接口，包括机器学习的基本概念，如何用统计物理学理解机器学习方法，机器学习方法在粒子物理学、宇宙学、量子物理学、量子计算和化学、材料物理学中的应用，以及加速机器学习的新型计算架构的研究和开发。

    Mar, 2019

  • 化合物空间分子电子性质的机器学习

    结合现代科学计算和电子结构理论，基于深度多任务人工神经网络的机器学习模型能够对上千个有机分子的多个电子基态和激发态性质进行预测，从而实现对合成可及的虚拟化合物库的高通量筛选，成本极低且准确度与现代量子化学方法相当甚至更优。

    May, 2013