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Automatic Design of Functional Molecules and Materials

机译:功能分子和材料的自动设计

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摘要

The scientific process of discovering new knowledge is often characterized as search from a space of candidates, and machine learning can accelerate the search by properly modeling the data and suggesting which candidates to apply experiments on. In many cases, experiments can be substituted by first principles calculation. I review two basic machine learning techniques called Bayesian optimization and Monte Carlo tree search. I also show successful case studies including Si-Ge nanostructure design, optimization of grain boundary structures and discovery of low-thermal-conductivity compounds from a database.
机译:发现新知识的科学过程通常被描述为从候选人空间进行搜索,而机器学习可以通过适当地对数据建模并建议在哪些候选人上进行实验来加快搜索速度。在许多情况下,可以用第一性原理计算代替实验。我回顾了两种基本的机器学习技术,即贝叶斯优化和蒙特卡洛树搜索。我还展示了成功的案例研究,包括Si-Ge纳米结构设计,优化晶界结构以及从数据库中发现低导热化合物。

著录项

  • 来源
    《Discovery science》|2017年|QT011-QT011|共1页
  • 会议地点 Kyoto(JP)
  • 作者

    Koji Tsuda;

  • 作者单位

    Graduate School of Frontier Sciences, University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwa-no-ha, Kashiwa-shi, Chiba-ken 277-8561, Japan;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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