推荐开源项目：Artificial Intelligence Research for Science (AIRS)

推荐开源项目：Artificial Intelligence Research for Science (AIRS)

AIRS Artificial Intelligence Research for Science (AIRS) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AIRS

项目介绍

Artificial Intelligence Research for Science (AIRS) 是一个集成了开源软件工具、数据集和基准测试的项目，旨在推动人工智能在科学领域的应用。该项目与论文“Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems”紧密相关，专注于量子、原子和连续系统中的AI应用。AIRS的目标是开发并维护一套集成、开放、可复现且可持续的资源，以推动AI在科学领域的快速发展。

目前，AIRS包含以下资源：

• OpenQM：量子力学中的AI
• OpenDFT：密度泛函理论中的AI
• OpenMol：小分子科学中的AI
• OpenProt：蛋白质科学中的AI
• OpenMat：材料科学中的AI
• OpenMI：分子相互作用中的AI
• OpenPDE：偏微分方程中的AI

项目技术分析

AIRS涵盖了多种先进的人工智能方法，适用于不同的科学领域。以下是项目中的主要方法概览：

| 量子 | 原子 | 材料 | 连续 | |------|------|------|------| | 🟦 OpenQM
- LCN
- DiffVMC | 🟪 OpenMol
- SphereNet
- ComENet
- GraphDF
- G-SphereNet | 🟦 OpenMat
- Matformer
- PotNet
- SyMat
- ComFormer
- GMTNet | 🟧 OpenPDE
- G-FNO
- CFRF
- SineNet | | 🟩 OpenDFT
- QHNet
- QHBench | 🟦 OpenProt
- ProNet
- LatentDiff | 🟩 OpenMI
- GraphBP | |

这些方法涵盖了从量子力学到分子相互作用等多个科学领域，为研究人员提供了丰富的工具和框架。

项目及技术应用场景

AIRS项目及其技术可以应用于以下场景：

1. 量子力学研究：通过OpenQM和OpenDFT，研究人员可以更高效地进行量子系统的模拟和计算。
2. 分子科学：OpenMol和OpenProt为小分子和蛋白质的研究提供了强大的AI工具，助力药物设计和生物科学。
3. 材料科学：OpenMat提供了多种AI方法，用于材料性质预测和新材料设计。
4. 偏微分方程求解：OpenPDE利用AI技术，加速复杂偏微分方程的求解过程。

项目特点

• 集成性：AIRS整合了多个科学领域的AI工具，提供一站式解决方案。
• 开放性：项目完全开源，用户可以自由使用和修改代码。
• 可复现性：提供详细的数据集和基准测试，确保研究结果的可复现性。
• 可持续性：项目持续更新，不断引入新的方法和资源。
• 社区支持：欢迎贡献者参与，共同推动AI在科学领域的发展。

结语

AIRS项目为科学领域的研究人员提供了一个强大的AI工具集，无论你是量子物理学家、分子生物学家还是材料科学家，都能在AIRS中找到适合的工具。立即访问AIRS GitHub了解更多详情，开启你的AI科学探索之旅！

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引用论文：

若需引用相关论文，请使用以下BibTeX条目：

@article{zhang2023artificial,
  title={Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems},
  author={Xuan Zhang and Limei Wang and Jacob Helwig and Youzhi Luo and Cong Fu and Yaochen Xie and Meng Liu and Yuchao Lin and Zhao Xu and Keqiang Yan and Keir Adams and Maurice Weiler and Xiner Li and Tianfan Fu and Yucheng Wang and Haiyang Yu and YuQing Xie and Xiang Fu and Alex Strasser and Shenglong Xu and Yi Liu and Yuanqi Du and Alexandra Saxton and Hongyi Ling and Hannah Lawrence and Hannes St{\"a}rk and Shurui Gui and Carl Edwards and Nicholas Gao and Adriana Ladera and Tailin Wu and Elyssa F. Hofgard and Aria Mansouri Tehrani and Rui Wang and Ameya Daigavane and Montgomery Bohde and Jerry Kurtin and Qian Huang and Tuong Phung and Minkai Xu and Chaitanya K. Joshi and Simon V. Mathis and Kamyar Azizzadenesheli and Ada Fang and Al{\'a}n Aspuru-Guzik and Erik Bekkers and Michael Bronstein and Marinka Zitnik and Anima Anandkumar and Stefano Ermon and Pietro Li{\`o} and Rose Yu and Stephan G{\"u}nnemann and Jure Leskovec and Heng Ji and Jimeng Sun and Regina Barzilay and Tommi Jaakkola and Connor W. Coley and Xiaoning Qian and Xiaofeng Qian and Tess Smidt and Shuiwang Ji},
  journal={arXiv preprint arXiv:2307.08423},
  year={2023}
}

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AIRS Artificial Intelligence Research for Science (AIRS) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AIRS