美國麻省理工學(xué)院科研團(tuán)隊開發(fā)出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,可以更快的計算化學(xué)反應(yīng)過程中的過渡態(tài),幫助化學(xué)家設(shè)計新的化學(xué)反應(yīng)和催化劑。
新計算方法使用“擴(kuò)散模型”來表示兩種相對于彼此任意方向的反應(yīng)物,該模型可以了解哪種類型的過程最有可能產(chǎn)生特定的結(jié)果??蒲腥藛T在大約1,000個以前從未見過的反應(yīng)上測試了模型。結(jié)果表明,與使用量子技術(shù)生成的過渡態(tài)結(jié)構(gòu)相比,這些解決方案的精確度在0.08埃以內(nèi),每個反應(yīng)的計算過程只需幾秒鐘。
盡管科研人員主要針對涉及原子數(shù)量相對較少(整個系統(tǒng)最多23個原子)的化合物反應(yīng)來訓(xùn)練模型,但他們發(fā)現(xiàn)它也可以對涉及較大分子的反應(yīng)做出準(zhǔn)確預(yù)測??蒲腥藛T計劃擴(kuò)展模型,納入催化劑等成分,研究特定催化劑能在多大程度上加速反應(yīng)。
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2024-2030年中國機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)查及前景戰(zhàn)略研判報告
《2024-2030年中國機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)查及前景戰(zhàn)略研判報告》共十四章,包含2024-2030年機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能行業(yè)投資機(jī)會與風(fēng)險,機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能行業(yè)投資戰(zhàn)略研究,研究結(jié)論及投資建議等內(nèi)容。
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