2023年 第27卷 第8期
《工程（英文）》 >> 2023年 第27卷 第8期 doi: 10.1016/j.eng.2023.04.013
化学中的机器学习——基础与应用
a Collaborative Innovation Center of Chemistry for Energy Material, Shanghai Key Laboratory of Molecular Catalysis and Innovative Materials, Key Laboratory of Computational Physical Sciences of the Ministry of Education, Department of Chemistry, Fudan University, Shanghai 200433, China
b Key Laboratory of Synthetic and Self-Assembly Chemistry for Organic Functional Molecules, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200032, China
c School of Chemistry and Chemical Engineering, Queen’s University Belfast, Belfast BT9 5AG, Northern Ireland
# These authors contributed equally to this work.
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摘要
过去的十年间，机器学习（ML）在科学研究中得到了广泛应用。本文介绍了机器学习的基本组成部分，包括数据库、特征和算法，并着重介绍了机器学习在化学领域取得的一些重要成就。首先我们介绍了一些化学方面最流行的数据库，这些数据库来自实验或理论模拟，收录了有关小分子或固体材料的各种数据。其次简要介绍了部分重要的表示小分子和固体材料化学环境的二维和三维特征。本文对决策树和深度学习神经网络算法进行了综述，重点介绍了它们的框架和典型应用场景。随后，我们讨论了机器学习在化学中的三个重要应用领域：①逆合成分析，通过机器学习预测有机物的合成途径；②原子模拟，利用机器学习势函数加速势能面采样；③多相催化，使用机器学习辅助催化设计中从合成条件优化到反应机理探索的各个方面。最后我们对机器学习在化学中的应用前景进行了展望。
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