13、机器学习在材料科学及相关领域的应用与图像分割模型解析

机器学习在材料科学及相关领域的应用与图像分割模型解析

1. 机器学习在材料科学不同领域的应用

1.1 化学合成中的机器学习应用

传统化学合成依赖从业者多年的高级培训和经验，采用试错法且劳动强度大，导致合成结果往往不可靠、难以规模化，还常需优化或改进。为解决这些问题，提出了一种集成机器学习的方法用于有机目标分子的合成。创新的自动系统结合了逆合成工具、机器学习和计算化学工具，使用户能专注于目标选择，而非花费大量时间将化学想法转化为现实。

有研究提出了一种基于机器学习的模型来预测多种有机分子的原子化能量，该模型仅依赖核波动和原子位置，旨在将薛定谔方程作为原子集合的力学方程问题来处理。在建立分子特征与原子化能量之间的非线性映射时，需要定义分子（不）相似性的相关度量，以应对平移、旋转和原子索引排序等变化。这里选择欧几里得范数来测量两个分子之间的距离：
[d(M, M’) = d(\epsilon, \epsilon’) = \sqrt{\sum_{I} ||\epsilon_{I} - \epsilon’ {I}||^2}]
其中，$M$ 是分子的对角化库仑矩阵。相关研究选择了组合格式的机器学习模型，支持向量机方法在基于化学分子的模型中发挥作用。为了给训练分子 $i$ 定义特定权重 $\alpha {i}$，提出了核岭回归方法，$\alpha_{i}$ 用于为训练分子 $i$ 提供基于权重和距离的参数，以对能量做出贡献。

1.2 药物化学中的机器学习应用

过去几十年，基于计算机的定量结构 - 活性关系（QSAR）应用吸引了众多专家将其用于药物发现、再利用和开发。例如，在小数据集上使用了多元线性回归（M