在计算化学中的开源机器学习
Alexander Hagg1,2, Karl N Kirschner1,3
1Institute of Technology, Resource and Energy-Efficient Engineering (TREE), University of Applied Sciences Bonn-Rhein-Sieg, 53757 Sankt Augustin, Germany.
这个视角调查了179个计算机化学的开源机器学习软件项目. 它识别了流行的Python库,并为可访问的代码和数据提供了资源,以促进协作研究.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 机器学习 机器学习
- 科学软件开发科学软件开发
背景情况:
- 机器学习 (ML) 在计算化学中的整合正在迅速扩大.
- 在这个领域缺乏当前开源ML软件的全面概述.
研究的目的:
- 在计算化学中应用ML的开源软件项目进行调查和分析.
- 识别趋势,流行的工具和研究人员的资源.
- 为加强协作ML实践提供建议.
主要方法:
- 在过去5年内发表的同行评审论文的系统文献综述.
- 分析了179个开源软件项目,包括代码可用性,许可和数据/模型可访问性.
- 识别用于计算化学的ML中常用的Python库.
主要成果:
- 确定和分析了179个开源项目.
- 编制了关于项目描述,代码存储库,许可证和数据/模型可用性的详细信息.
- 确定了用于计算化学中的ML的流行的Python库.
- 包括用于生成培训数据和基本ML库的资源.
结论:
- 该调查对进入计算机化学的研究人员来说是一个有价值的资源.
- 提供了推,以促进开放数据,开放源代码和开放模型.
- 重点是提高现场可访问性和协作.
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