利用人工智能和机器学习加速材料和分子的发现

利用人工智能和机器学习加速材料和分子的发现 Accelerating Materials & Molecular Discovery Using Artificial Intelligence and Machine Learning

页面：22,作者/机构:Hitsugi & Shimizu Lab

简介:这份报告深入探讨了如何利用人工智能和机器学习 (AI/ML) 革命化材料和分子发现的过程。报告首先对比了传统的材料发现方法和基于 AI/ML 的新方法，突出了传统方法的局限性，如耗时、成本高和范围有限。然后，报告详细介绍了数据驱动的新一代材料发现方法，强调了数据生成、机器学习和实验验证的关键作用。报告还展示了 MISPr 等开源软件工具，这些工具专为高通量、多尺度模拟和机器学习而设计，用于加速材料设计。

报告重点

数据驱动的材料发现：报告强调了数据驱动的材料发现方法，这些方法利用 AI/ML 从大型数据库中挖掘信息，预测新材料的性能，并指导材料设计。
MISPr 平台：报告介绍了 MISPr，这是一个开源的 AI/ML 平台，它集成了实验数据、DFT 计算、MD 模拟和机器学习技术，用于加速材料发现。
结构-性质关系：报告深入探讨了建立材料结构和性质之间关系的重要性，并展示了 AI/ML 如何用于预测 NMR 化学位移、电化学稳定性和其他关键性质。
科学文献中的知识发现：报告探讨了如何利用自然语言处理 (NLP) 从科学文献中提取有价值的信息，以构建材料数据库并识别材料结构和性质之间的关系。
自主材料实验室：报告简要介绍了自主材料实验室的概念，这些实验室利用 AI/ML 和自动化实验来加速材料发现过程。

参考图示

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