结合分子量子力学建模和机器学习,用于加速反应选和发现
Nicholas Casetti1, Javier E Alfonso-Ramos2, Connor W Coley1,3
1Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, Massachusetts, 02139, United States.
混合计算量子化学和机器学习加速了反应能量和光谱等分子性质的高通量选. 这种方法使新材料和新分子的有效的in silico发现和设计成为可能.
科学领域:
- 计算量子化学是一种量子化学.
- 机器学习是机器学习.
- 材料科学是一种材料科学.
背景情况:
- 传统的分子建模是计算密集型的.
- 高通量选需要高效的计算方法.
- 机器学习 (ML) 可以加速复杂的计算.
研究的目的:
- 提供混合计算量子化学/机器学习工作流程的概述.
- 讨论这些工作流程的原则,概念和设计考虑.
- 突出最近成功的应用程序和未来的前景.
主要方法:
- 分子量子力学建模与机器学习算法的集成.
- 开发混合计算选工作流程.
- 在化学和材料性能的高通量选.
主要成果:
- 证明了复杂属性计算的加速 (例如,激活能量,光谱).
- 在最近的研究中,混合工作流的成功应用.
- 确定有效实施的关键设计考虑因素.
结论:
- 混合量子化学/ML方法为加速的in silico选提供了强大的工具.
- 这些工作流对于材料科学和化学的高效发现至关重要.
- 在这个领域的进一步进展为科学发现带来了显著的好处.
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