Apr, 2024

面向物理的主动学习在加速量子化学模拟中的应用

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TL;DR通过使用主动学习 (AL)，可以以经济的时间和资源投入及最少的人工干预构建具有鲁棒数据效率的潜力。实现了构建可靠的数据高效势能，并在牵引谱模拟、生化分子构象搜索和 Diels-Alder 反应的时间分辨机理研究中展示了该协议的多功能性。
发现论文，激发创造
  • 简洁即美：主动学习中的化学空间采样

    我们基于主动学习算法，提出了一种全自动方法，用于生成分子能量的数据集，能够支持深度学习算法 ANI 在含有 CHNO 的有机分子的所有情况下实现精确的能量和力预测。

    Jan, 2018

  • 可编程光量子处理器上的主动学习

    通过实现两个基于主动学习（Active Learning, AL）策略的变分量子分类器，我们证明了在量子机器学习中引入主动学习能够极大地节约标注和计算成本，并为大规模量子机器学习中进一步使用主动学习策略提供了启示。

    Aug, 2022

  • 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

  • 物理学中的主动学习：从基础到进展和观点

    主动学习是一种在人工智能时代之前就存在的机器学习算法家族，与传统方法相比，利用未标记的样本通过专家的标注来优先选择最具信息量的样本，从而提高模型性能。本文介绍了主动学习的理论，涵盖不同领域的最新进展，并探讨了主动学习与量子机器学习的潜力。

    Jul, 2023

  • 使用有针对性的干预进行活跃因果学习，解码化学复杂性

    基于分子结构预测和增强固有性质对于医学、材料科学和环境管理中的设计任务至关重要，本研究介绍了一种主动学习方法，通过智能抽样和干预来辨识潜在的因果关系，以优化在未接触到的化学空间内的设计任务。

    Apr, 2024

  • 机器学习加速的模拟使得无启发式表面重建成为可能

    使用机器学习插值位能函数和 Markov-chain Monte Carlo 采样方法，加快了多组分材料表面相图预测中的能量和统计抽样方法，可模拟复杂的材料表面并发现以前未报告的表面终止。

    May, 2023

  • 对称不变的量子机器学习力场

    运用机器学习技术设计了量子神经网络，该网络明确地结合了大量具有物理相关性的对称性，以预测原子势能和原子力的潜在能量表面。研究结果表明，凭借几何量子机器学习框架，分子力场的生成可以从中获益，并且化学系统对于发展和应用先进量子机器学习工具具有丰富的应用潜力。

    Nov, 2023

  • 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

  • 主动学习机器学习创造新的量子实验

    本文探讨了机器学习在科学研究中的潜力，使用物理导向的人工智能方法研究了在量子实验中产生高维纠缠多光子态的复杂光子量子实验的设计与实现，自主学习创造了多种纠缠态并提高了实现效率，提出了机器在未来研究中具有更加创造性的可能。

    Jun, 2017

  • 量子辅助模拟：在量子计算领域设计机器学习模型的框架

    利用量子计算和量子机器学习算法在数据处理方面取得了指数级的提速、资源需求的减少以及准确度和效率的提高，本文对量子计算、机器学习和量子机器学习算法进行了探讨，并提供了一个简化的步骤，可以帮助读者建立量子机器学习算法的模拟。此外，通过在数据集上利用机器学习和量子机器学习方法进行模拟，利用量子模拟器对它们的性能进行了比较。

    Nov, 2023