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UAlign：无模板反合成预测的极限推动与无监督 SMILES 对齐
本文介绍了 UAlign，一种无模板的图序列化逆合成预测方法，通过结合图神经网络和 Transformer，更有效地利用了分子的内在图结构。基于化学反应过程中大部分分子结构保持不变的事实，我们提出了一种简单而有效的 SMILES 对齐技术，
PDF3 months ago
溶胶网络与机械行为之间的科学发现路线的人工智能
本文以极端泊松比值和无序网络结构的关系研究为案例，展示了机器学习方法在揭示基础物理机制方面的辅助作用，通过利用卷积神经网络在动力矩阵上的训练，可以更高效地预测无序网络的泊松比值，从而显著改进机器学习算法。
PDF7 months ago
AI 开展开放科学：伦理转化数据为知识的多元角度
AI4Science（AI for Science）通过自动实验室的形式，潜在地令人担忧人类参与以及对科学界的发现造成阻碍。在先前的研究中，虽然集中于确保 AI 应用的负责部署、增强安全性与保证可解释性，但我们还认为应该关注在 AI4Sci
PDF8 months ago
科学领域的人工智能是否需要另一个 ImageNet 或完全不同的基准？机器学习势场的案例研究
用机器学习力场作为案例研究，探讨有效评估科学领域中 AI 的基准测试方法，在样本效率、时间段敏感性和跨数据集泛化能力等方面提供了解决方案，并提出了一套更能评估模型在真实科学应用中性能的指标。
PDFa year ago
科学中的人工智能：一个新兴议程
本报告总结了 Dagstuhl Seminar 22382“科学中的机器学习：桥接数据驱动和机理建模” 的讨论并提出了如何协作来推动人工智能和科学发现的新一波进展的路线图。
PDFa year ago
AAAI智能定位的探索性采样加速反向学习
在 “AI for Science” 范围内，本文提出了一种新的方法（称为 iPage），通过利用深度可逆模型的概率推断和快速梯度下降的确定性优化来加速反向学习过程，从而解决材料和药物发现等领域中的反向问题。该方法在三个基准任务和两个真实世
PDF2 years ago