机器学习用于晶体学和结构科学
Simon J L Billinge1, Thomas Proffen2
1Department of Applied Physics and Applied Mathematics, Columbia University, New York, USA.
Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances
|January 26, 2024
概括
本概述介绍了晶体学和结构科学中的机器学习 (ML) 应用. 它提供了基础的AI和ML概念以及来自IUCr期刊的历史视角.
科学领域:
- 结晶学和结构科学
- 计算科学是一种计算科学.
- 数据科学是数据科学.
背景情况:
- 机器学习 (ML) 越来越多地应用于科学研究.
- 晶体学和结构科学产生适合ML分析的大型数据集.
- 在这些领域,越来越多的ML文献正在出现.
研究的目的:
- 提供一个概述的虚拟集合的文章在晶体学和结构科学的ML.
- 引入基本的人工智能 (AI) 和ML概念.
- 在IUCr期刊中呈现ML应用的历史背景.
主要方法:
- 关于IUCr期刊家族中的文章的文献评论 (Acta Crystallographica A,B,D,IUCrJ,同步辐射期刊).
- 关键AI和ML术语的概念解释.
- 在结构科学出版物中ML的出现的历史分析.
主要成果:
- 识别和管理一个专注于晶体学和结构科学中的ML的虚拟收藏.
- 核心AI和ML术语的可访问的定义.
- 一个时间表说明了ML在结构科学研究中的历史整合.
结论:
- 虚拟收藏对进入该领域的研究人员来说是一个宝贵的资源.
- 了解AI和ML基础对于利用这些工具在结构科学中至关重要.
- 历史视角强调了ML在学科中的逐渐采用和影响.


