【无标题】机器学习应用----催化领域，材料带隙形成能，材料性能预测等

最新推荐文章于 2025-03-14 16:25:12 发布
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#机器学习 #神经网络 #深度学习

这篇博客探讨了机器学习在催化领域的应用，包括如何使用机器学习预测材料的带隙形成能和性能。内容涵盖了材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学等方面，通过神经网络和深度学习方法进行数据分析和预测。
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爆肝整理！半导体科研AI智能体5大核心架构方案（AI应用架构师必备）
AI天才研究院
07-25 2008
AI智能体 (AI Agent)是指能够在特定环境中自主感知、自主决策、自主行动以实现预定目标的智能系统。感知能力 (Perception)：获取并理解环境信息（如实验数据、仿真结果、文献知识）。决策能力 (Decision-Making)：基于感知信息和自身知识，制定行动计划。行动能力 (Action/Execution)：执行决策，对环境产生影响（如设计实验、参数调优、控制设备）。学习能力 (Learning)：从经验和数据中学习，持续优化自身行为和知识。自主性 (Autonomy)
科研领域的智能升级：提示工程架构师解读其应用的技术趋势与商业前景
最新发布
AI架构全栈开发实战笔记
09-06 878
本文从提示工程架构师视角，系统拆解LLMs在科研领域的技术适配路径，分析“提示工程+科研”的典型应用场景，并预判其技术演进与商业落地的核心机遇。构建“科研知识图谱”（实体：基因、材料、反应；例如，在药物研发中，通过“路径查找提示”，LLMs可从知识图谱中找出“疾病靶点→候选化合物→副作用通路”的最短路径，加速药物筛选。提示工程可设计“角色适配提示”，将同一科研成果转化为不同角色所需的语言：对学术期刊用“严谨研究型描述”，对企业用“应用价值型描述”，对政策制定者用“社会影响型描述”，加速跨部门协作。
机器学习在材料结构与性能预测中的应用
wang86zzz的博客
03-31 2704
近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更新，预测结果甚至能够达到与高保真模型基本相同的精度，且计算成本很低。然而，机器学习在材料科学中的应用仍存在一些瓶颈，人工智能研究项目所需的技能和知识匮乏缺失制约着该方向的发展。 进阶阶段主要有五部分：深度学习神经网络、经典机器学习模型、材料数据库及特征工程、图神经网络与实践、机器学习+Science
机器学习（ML）在材料领域应用的专题
YEcenfei的博客
02-22 2302
机器学习因其强大的数据处理能力和相对较低的研究门槛，能够有效地降低工业开发中的人力物力成本，缩短研发周期。代替或配合传统的实验以及计算模拟，能够更加快速且准确的分析材料结构、预测材料性质，从而更加有效的开发新的功能材料
机器学习和大数据为未来的生物材料发现和研究提供关键洞察-研究论文
06-10
信息学和机器学习已被广​​泛应用于工程、科学和医学等各个领域，彻底改变了数据的收集、使用和存储方式。 它们的实施导致用于预测给定输入变量的各种数值、分类或关联事件的计算模型数量急剧增加。 在此，我们研究了机器学习应用于生物材料领域的最新进展。 总体而言，目前生物材料研究中使用的元发生了变化。 具体而言，定量结构特性关系提供了将微观分子描述符与更大的宏观材料特性相关联的独特能力。 这些新模型可以进一步细分为四类：回归、分类、关联和聚类。 机器学习技术以快速预测生物材料中常用的各种特性以及识别独特趋势的形式为当前方法提供了独特的优势。 我们研究了机器学习在三大类生物材料中的最新方法和新用途：金属、聚合物和陶瓷。 虽然目前的研究很有希望，但缺乏标准化报告和可用数据库等形式的限制使所描述模型的实施变得复杂。
机器学习在材料方向的应用(lightgbm+贝叶斯优化调参)
就很秃然
03-12 1373
from pymatgen import Composition, Element import pandas as pd import urllib.request import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import lightgbm as lgb from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import KFold from.
机器学习、深度学习等人工智能技术在工业界的应用状况是怎样的？
秀秀的奇妙旅行
09-01 1270
机器学习的产业应用在最近几年蓬勃飞速发展，应用范围不断扩大，初步形成了 “支撑 + 产品 + 应用” 的发展体系。 应用：产品 支撑 支撑体系 支撑体系包括软硬件支撑，下面从硬件支撑和软件支撑两个方面分别探讨。 硬件： GPU、DPS、FPGA、ASIC 以及类脑等人工智能芯片创新频繁。英伟达凭借高性能的 GPU 芯片占据了应用规模的优势， AMD、Intel、Google 等企业也都在加速追...
机器学习在科研领域的应用与未来趋势：机器学习第一性原理+分子动力学
元素魔方科研服务
03-14 1393
随后，他们以物理描述符（如前驱体性质）为输入特征，训练了一个人工神经网络（ANN）模型，预测MTMCs的机械性能，包括体积模量（B）、剪切模量（G）、杨氏模量（E）和维氏硬度（H_v）。结合了密度泛函理论（DFT）和机器学习（ML）技术，旨在探索掺杂元素对铪氧化物（HfO2）基铁电材料的影响。研究团队开发了一种高效的力矩张量潜力（MTP），通过在线主动学习方法训练，结合高级采样技术，从分子动力学轨迹中迭代选择代表性构型进行DFT计算，确保训练数据集（3775个96原子结构）覆盖相关相空间。
Nano-CAT 0.7.0：基于Python的纳米材料分析工具包
此外，考虑到现代材料信息学的发展趋势，该库很可能集成了机器学习接口，允许用户将提取的结构描述符（descriptors）输入至预测模型中，实现对带隙、反应活性、稳定性等目标属性的快速估算。这不仅加速了高通量筛选...
机器学习+DFT计算引领催化剂设计新趋势
Ceshigo_CD的博客
11-10 2203
对于传统催化剂设计与开发，最开始大家都是用经验试错法，或化学原理开发法，这些方法消耗了实验科学家绝大多数时间。为了进一步解释催化机理，缩短开发周期，理论化学家们开发了第一性原理计算方法及相关计算程序并广泛应用于各种催化反应研究体系中
#今日论文推荐# 机器学习指导催化剂设计，提高反应的产率
w1hsxn的博客
05-31 551
#今日论文推荐# 能效提高4到16倍，英特尔团队开发神经形态硬件 准确识别催化活性的描述符对深入理解催化作用，以及为催化剂筛选奠定基础至关重要。然而，常用方法的可预测性和准确性低。 近日，美国纽约州立大学石溪分校（SUNY SB）和布鲁克海文国家实验室（BNL）的化学家开发了一种新的机器学习 (ML) 框架，该框架可以锁定多步化学转化的哪些步骤应该进行调整以提高生产率。该方法可以帮助指导催化剂的设计。 该研究以「Enhanced descriptor identification and mechan
Nat. Commun. | 机器学习在化学发现中的应用
DrugOne
09-10 4448
2020年8月17日发表在nature communications上的一篇关于"Machine learning for chemical discovery"评论的文章，通讯作者是卢森堡大学物理和材料科学系的Alexandre Tkatchenko教授。发现具有所需属性的化学物质是一个漫长而艰辛的过程。包含数百万个分子的可靠量子力学特性的精选数据集变得越来越可用。从这些数据集中获取化学知识的新型机器学习工具的开发具有革新化学发现过程的潜力。作者对这个新兴领域的最新突破发表评论，并讨论未来几年的挑战...
熵相似_Matter：神经网络机器学习辅助开发高熵合金催化剂
weixin_39793105的博客
11-21 1146
【研究背景】高熵合金(High entropy alloy, HEA)是由多种元素组成的合金，其通常由5种或以上不同元素组成。作为普通合金向多金属方向的延伸，高熵合金是目前最新颖的材料体系之一，尤其在催化领域一系列的高熵合金通过高效合成被广泛用作异相催化剂。这些高熵合金催化剂在多种关键的化学反应中展示出非常高的催化活性，包括CO2RR、ORR、OER以及HER等。高熵合金的决定性优势在于...
机器学习笔记（催化反应率预测）# Datawhale AI夏令营
Niu1016的博客
07-28 1285
从零基础开始的对机器学习的初步了解
机器学习顶刊文献_“大数据+机器学习”在光催化制氢中的研究范式
weixin_36442042的博客
01-03 1497
编者按光催化分解水制氢是实现洁净生产氢能的理想途径。为了实现高效的太阳能到氢能的转化效率，我们迫切的需要开发更加高效的光催化剂， 而理解光催化剂的构效关系是其中的关键。然而通常对于构效关系的理解是基于试错(trail-and-error)的方法进行，而且获取的数据量少，导致得到的构效关系具有较大的局限性，无法用来很好的指导更加高效的催化剂的筛选。因此人们一直期待进行更加快速高效的构效关系...
机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战
y2715163545的博客
05-04 2026
传统的材料研发技术是通过实验合成表征对材料进行试错和验证，而过去的计算手段受限于算法效率，无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更新，预测结果甚至能够达到与高保真模型基本相同的精度，且计算成本很低。
利用dft的定义计算dft的matlab程序_机器学习+DFT！科研未来风口，你还不来？
weixin_39842611的博客
12-04 548
前两期免费课程中讲到了机器学习在催化计算中的应用和机器学习的概述，感受到机器学习的强大魅力，相信大家对机器学习这一高端大气上档次的科研神兵利器都有了一定了解。想看往期课程回放的朋友们，只需转发本期推文或海报至朋友圈，即可永久免费回看。课程链接如下：免费！电催化系列理论课程，肖建平研究员分享如何用理论计算合理设计催化剂 干货直播！分子模拟能解决哪些问题，在自己的研究领域如何应用？审稿人视角｜催化计算...
最全的机器学习资料
喜欢打酱油的老鸟
10-08 3683
原文 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等。 为了让开发者更加广...
MATLAB深度学习：CNN-LSTM多输入单输出回归预测实例
回归预测广泛应用于金融分析、市场预测、天气预报等领域。 4. MATLAB实现：MATLAB是一个高性能的数值计算和可视化环境，常用于算法开发、数据可视化、数据分析和工程计算。MATLAB提供了丰富的工具箱，用于机器学习...
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