已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Machine learning unifies the modeling of materials and molecules

普遍性(动力系统) 分子 量子化学 计算机科学 理论(学习稳定性) 统计物理学 纳米技术 材料科学 机器学习 化学 物理 量子力学 有机化学
作者
Albert P. Bartók,Sandip De,Carl Poelking,Noam Bernstein,James R. Kermode,Gábor Cśanyi,Michele Ceriotti
出处
期刊:Science Advances [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:3 (12) 被引量:592
标识
DOI:10.1126/sciadv.1701816
摘要

Determining the stability of molecules and condensed phases is the cornerstone of atomistic modeling, underpinning our understanding of chemical and materials properties and transformations. We show that a machine-learning model, based on a local description of chemical environments and Bayesian statistical learning, provides a unified framework to predict atomic-scale properties. It captures the quantum mechanical effects governing the complex surface reconstructions of silicon, predicts the stability of different classes of molecules with chemical accuracy, and distinguishes active and inactive protein ligands with more than 99% reliability. The universality and the systematic nature of our framework provide new insight into the potential energy surface of materials and molecules.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
顾矜应助Karol采纳,获得10
3秒前
Hello应助Ania99采纳,获得10
5秒前
骊山脚下云歌飞完成签到,获得积分10
5秒前
zxcsdfa应助王欧尼采纳,获得10
8秒前
13秒前
Karol完成签到,获得积分10
14秒前
ASH完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
Karol发布了新的文献求助10
16秒前
安有才完成签到,获得积分10
16秒前
信江书院完成签到,获得积分10
16秒前
123完成签到,获得积分10
17秒前
Hello应助虚心碧采纳,获得10
18秒前
光亮如彤完成签到,获得积分10
20秒前
水晶鞋完成签到 ,获得积分10
21秒前
直率沂发布了新的文献求助10
21秒前
俭朴的乐巧完成签到 ,获得积分10
22秒前
24秒前
26秒前
虚心碧发布了新的文献求助10
28秒前
29秒前
韵掀发布了新的文献求助10
32秒前
鱼鱼完成签到 ,获得积分10
32秒前
迷路的依波完成签到,获得积分10
35秒前
直率沂完成签到,获得积分20
36秒前
一种信仰关注了科研通微信公众号
36秒前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
毛豆应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
sutharsons应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
cocolu应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
sutharsons应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
cocolu应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
YUKI发布了新的文献求助10
38秒前
38秒前
毛豆应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
sutharsons应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
yiyi完成签到,获得积分10
42秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
Agaricales of New Zealand 1: Pluteaceae - Entolomataceae 1040
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 1000
지식생태학: 생태학, 죽은 지식을 깨우다 600
Mantodea of the World: Species Catalog Andrew M 500
海南省蛇咬伤流行病学特征与预后影响因素分析 500
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3463573
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3056883
关于积分的说明 9054780
捐赠科研通 2746905
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1507128
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 696345
邀请新用户注册赠送积分活动 695916