使用机器学习设计新能源材料，与 Rafael Gomez-Bombarelli - #558

这篇文章来自 Practical AI，讨论了使用机器学习设计新能源材料。它采访了麻省理工学院的助理教授 Rafael Gomez-Bombarelli，重点介绍了他在融合机器学习和原子模拟方面的工作。对话涵盖了虚拟筛选和逆向设计技术、用于模拟的生成模型、训练数据要求以及模拟和建模之间的相互作用。文章强调了该领域面临的挑战和机遇，包括超参数优化。重点是人工智能在材料科学中的应用，特别是与能源相关的应用。

• •机器学习被用于加速新型能源材料的设计。
• •原子模拟与机器学习相结合用于材料设计。
• •文章讨论了在这种背景下的虚拟筛选、逆向设计和生成模型。