Oct, 2023

MLatom 3: 机器学习增强的计算化学模拟和工作流平台

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TL;DRMLatom 3 是一个开源软件包，利用机器学习增强了计算化学模拟和创建复杂工作流的能力。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 三维分子任务 ATOM3D

    该研究介绍了 ATOM3D 的程序，该程序为生物分子的三维计算方法提供了统一的工具包，其中包含多个基准数据集以及多个三维分子学习任务的实现，结果表明多数分子问题都可从三维分子学习中获益，并提供全面套件的工具进行数据集处理、模型培训和评估。

    Dec, 2020

  • TorchMD：分子模拟深度学习框架

    TorchMD 是使用混合经典和机器学习势的分子模拟框架，可以提高数据驱动模型的质量和可转移性，它支持模拟神经网络潜力，可以有效训练和模拟蛋白质折叠，代码和数据可以在 https://github.com/torchmd 免费获取。

    Dec, 2020

  • 基于云计算的实时分子筛选平台与 MolFormer

    本研究介绍了一种基于化学语言处理技术的云实时平台，该平台利用从 MolFormer 中推断出的分子嵌入来筛选感兴趣的分子；通过平台的三个任务，最近邻检索、化学空间可视化和属性预测，可以自动化化学和化学工程研究，并协助药物发现和材料设计任务。

    Aug, 2022

  • 分子电子结构的多任务学习方法接近耦合群精确度

    发展了一种统一的机器学习方法，用于有机分子的电子结构，使用 CCSD (T) 计算作为训练数据，模型在计算成本和各种量子化学性质的预测准确度上优于常用的 B3LYP 泛函。将模型应用于芳香化合物和半导体聚合物上，对基态和激发态性质进行了验证，展示了其对于复杂系统的准确性和概括能力。

    May, 2024

  • OpenMM 8：使用机器学习势的分子动力学模拟

    机器学习在分子模拟中扮演重要且日益增长的角色，OpenMM 分子动力学工具包的最新版本引入了新特性，支持使用机器学习模型进行模拟优化。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 机器学习用于长时间分子动力学

    以机器学习方法为基础的分子动力学模拟技术被广泛应用于材料学的研究领域，本文探讨了机器学习在长时间尺度分子动力学模拟中的应用与发展，并对其未来研究方向进行了展望。

    Dec, 2018