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【AI for Science】量子化学：分子属性预测-第1次打卡-机器学习baseline

1. 赛题1.1 赛事背景宏观世界是由大量的微观粒子组成，了解微观粒子的运动和性质，才能更好的认识宏观世界。借助计算机模拟技术和量子力学的基本原理，量子化学计算应运而生，从电子层面阐明分子的能量、性质以及分子间相互作用的本质。量子化学计算在生物、化学、医药和材料科学等领域中具有广泛应用，例如：预测化...

浙大团队将化学知识引入机器学习，提出可外推、可解释的分子图模型预测反应性能

编辑 | 绿萝化学反应的预测建模在药物发现和材料科学等各个行业中起着至关重要的作用。然而，由于化学转化的复杂性和多样性，实现具有所需外推能力和化学可解释性的合成转化预测模型具有挑战性。为了弥补丰富的化学领域知识与先进的分子图模型之间的差距，来自浙江大学洪鑫课题组提出了一种嵌入数字化空间和电...

科学家使用机器学习获得前所未有的小分子视图

编辑 | 绿萝数以千计的不同小分子（称为代谢物）在整个人体中传输能量和传递细胞信息。由于它们非常小，因此很难在血液样本分析中将代谢物彼此区分开来——但识别这些分子对于了解运动、营养、饮酒和代谢紊乱如何影响健康非常重要。尽管在过去十年中预测方法和工具取得了快速进展，但生物样本中小分...

7 Papers & Radios | 联邦图机器学习综述；基于知识图谱和分子图的药物筛选模型（2）

论文 5：A Neural Network Solves, Explains, and Generates Universitymath Problems by Program Synthesis and Few-shot Learning Athuman Level作者：Iddo Droria、S...

7 Papers & Radios | 联邦图机器学习综述；基于知识图谱和分子图的药物筛选模型（1）

本周重要论文包括普林斯顿大学的研究人员应用人工智能来预测过冷水中冰核的形成速率；湖大等开发药物筛选新模型等研究。目录：Homogeneous ice nucleation in an ab initio machine-learning model of waterKG-MTL: Knowledge...

机器学习加速药物发现，基于 GNN 的分子表征对比学习

快速准确地预测分子特性，对于推进从材料科学到制药等领域的科学发现和应用具有重要意义。由于探索潜在选择的实验和模拟既耗时又昂贵，科学家们开始使用机器学习 (ML) 方法来帮助计算化学研究。但是，大多数 ML 模型只能利用已知或标记的数据。这使得准确预测新化合物的性质几乎是不可能的。虽然标记的分子数据数...

基于量子化学计算和机器学习，从头开始创建肉眼可检测的荧光分子

设计荧光分子需要考虑多种相互关联的分子特性，而不是与分子结构直接相关的特性，例如分子的光吸收。在这项研究中，RIKEN 高级智能项目研究中心和东京大学等机构的研究人员合作，使用从头分子生成器（DNMG）与量子化学计算（QC）相结合来开发荧光分子，这些分子在各个学科中都引起...

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更新时间 2024-01-28 05:33:21

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