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[综合讨论] 机器学习助力新材料发现靠谱吗?

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发表于 2018-7-19 18:16:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
最近机器学习、AI等被炒的很火,也有不少材料课题组开始在这些方面进行探索,请问机器学习真的可以助力新材料发现吗,这条路走下去前景会怎样?
这个问题涉及的面很广,希望大家多多发表自己的看法,谢谢!

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发表于 2018-7-20 15:33:29 | 显示全部楼层
机器学习.AI 应该和计算化学结合起来. 机器学习和AI是归根到底是一种算法和工具。通过对大量已知的化学理论和知识的学习,可以得出一些有用的结论。这确实可以帮助实验科学家,预测. 筛选可行的方案和解决部分问题,但最终还是得靠实验去验证预测结果的正确性。这个方向非常不错,但是需要集各方之力,或集大成才能有所为。

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Level 4 (黑子)

发表于 2018-7-21 04:15:09 | 显示全部楼层
听上去像是骗不到钱,跑到材料化学领域里面试试运气

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Level 5 (御坂)

发表于 2018-7-21 09:28:15 | 显示全部楼层
相关的工作已经很多了,比如CALYPSO可以用来搜索材料

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Level 6 (一方通行)

发表于 2018-7-21 10:45:50 | 显示全部楼层
不知道这个算不算:
Prediction and understanding of AIE effect by
quantum mechanics-aided machine-learning
algorithm
http://pubs.rsc.org/en/Content/A ... 02850H#!divAbstract

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有梦想,才有实现。奋斗吧,骄傲的少年。

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 楼主| 发表于 2018-7-24 06:30:42 | 显示全部楼层
小范范1989 发表于 2018-7-21 10:45
不知道这个算不算:
Prediction and understanding of AIE effect by
quantum mechanics-aided machine-l ...

算,当然算

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Level 4 (黑子)

发表于 2018-7-24 06:45:43 | 显示全部楼层
原则上可以,也有很多相应的例子了。 比如Materials Projects等,还有通过NLP直接从文献里面找寻并合成方法啥的。最近JPC和JCP都有关于ML的特刊,建议多去看看,里面包含的例子不仅仅限于新材料发现,或许对你理清头绪有帮助。
JPC: https://pubs.acs.org/page/vi/jpc-machine-learning.html
JCP:https://aip.scitation.org/toc/jcp/148/24?size=20&expanded=148

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Level 4 (黑子)

发表于 2018-8-2 23:58:46 | 显示全部楼层
借楼。虽然机器学习用于发现材料之类的更多地是希望当做一个工具来用,不过我觉得机器学习在理论化学领域应该是用来提供线索的,例如帮助人们发现某两件事情可能存在关联,接下来由人类去研究这种关联究竟只是表象还是有某种深刻的意义,为什么会呈现出这种关联。不知道大家对此怎么看。
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