Adv Mater｜AI时代的计算化学实验：从量子化学到机器学习及其反向应用

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2024年5月25日，多伦多大学的Alán Aspuru-Guzik课题组在《Advanced Materials》期刊上发表题为In Silico Chemical Experiments in the Age of AI: From Quantum Chemistry to Machine Learning and Back的文章， 综述了在人工智能时代，从量子化学到机器学习，以及两者如何相互结合，以推进化学科学中的计算机实验的发展。 随着计算化学成为理解分子和预测化学性质的重要工具，传统的计算方法因难以求解薛定谔方程和计算成本随分子系统规模增加而面临重大挑战。因此，利用人工智能和机器学习（ML）技术进行计算机实验的兴趣激增。将AI和ML整合到计算化学中，可以提高探索化学空间的可扩展性和速度。然而，ML模型在可复制性和可转移性方面仍存在挑战。 本文重点介绍了ML在从传统计算化学中学习、补充或替代能量和性质预测方面的演变 ，从完全基于数值数据训练的模型开始，逐 ………………………………