利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型
大涡模拟作为当前及未来主流的湍流模拟方法被广泛应用于航空、航天及海洋工程等国家战略科技领域，而大涡模拟模型和方法是大涡模拟研究的核心基础。传统的大涡模拟模型方法存在着诸多不足，例如既有的模型很难兼顾强数值稳定性以及高保真性，这样会导致湍流模拟的误差过大或者计算发散等问题。因此，探索新的建模思路一直是大涡模拟研究的热点与难点。 力学所LHD可压缩湍流课题组研究人员改变了既往的研究中只针对亚格子应力建模的固有研究模式，着眼于湍流级串理论中最核心的物理量--能流进行建模，利用多尺度梯度展开方法结合机器学习方法给出了可压缩壁湍流中高精度模化的能流，进而利用高精度能流模型对常见的涡粘模型进行物理约束，最终完成了新的湍流模化过程。新模型很好的结合了高鲁棒性和高保真性的特性并具有了一定的尺度自适应性。通过不同的标准化算例检验，新模型可以对可压缩壁湍流的关键物理量如能流（图1）、平均速度剖面（图2）等给出了精准预测。并可望进一步推广到更复......阅读全文
利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型
大涡模拟作为当前及未来主流的湍流模拟方法被广泛应用于航空、航天及海洋工程等国家战略科技领域，而大涡模拟模型和方法是大涡模拟研究的核心基础。传统的大涡模拟模型方法存在着诸多不足，例如既有的模型很难兼顾强数值稳定性以及高保真性，这样会导致湍流模拟的误差过大或者计算发散等问题。因此，探索新的建模思路一
利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型研究
大涡模拟作为当前及未来主流的湍流模拟方法被广泛应用于航空、航天及海洋工程等国家战略科技领域，而大涡模拟模型和方法是大涡模拟研究的核心基础。传统的大涡模拟模型方法存在诸多不足，例如既有模型难以兼顾强数值稳定性以及高保真性，导致湍流模拟的误差过大或者计算发散等问题。因此，探索新的建模思路是大涡模拟研
利用机器学习构建新型物理约束的大涡模拟模型获进展
大涡模拟作为当前及未来主流的湍流模拟方法被广泛应用于航空、航天及海洋工程等国家战略科技领域，而大涡模拟模型和方法是大涡模拟研究的核心基础。传统的大涡模拟模型方法存在诸多不足，例如既有模型难以兼顾强数值稳定性以及高保真性，导致湍流模拟的误差过大或者计算发散等问题。因此，探索新的建模思路是大涡模拟研
研究团队在新型大涡模拟模型构建与应用研究中取得进展
随着计算机技术的快速发展，大涡模拟逐渐成为湍流模拟的主要手段，在湍流理论研究、航空航天、海洋工程等领域发挥重要作用。迄今为止，仍有一系列关键问题阻碍大涡模拟研究的发展，例如，模型的稳定性与高保真性无法兼顾的问题、传统建模囿于湍流惯性子区、可压缩湍流及转捩预测精度不足等。 中国科学院力学研究所空
新技术构建机器学习模型可预测玉米株高
近日，中国农业科学院生物技术研究所玉米功能基因组团队与作物代谢调控与营养强化团队合作，首次对玉米自交系全生育期进行全自动高通量无损监测，深入解析了玉米株高形成的动态遗传基础和调控网络，并通过机器学习构建了株高的智能预测模型。该研究为玉米表型精准鉴定、重要基因克隆和株型改良提供了有效策略和新的基因资源
机器学习模型预测中风？
中风的诊断可能很棘手，因为患者并不总是表现出典型的症状，而且其他疾病也可能模仿它。研究人员利用现有数据开发了一种机器学习模型，可以准确预测中风，并可能使诊断变得更容易。诊断错误是一个主要的公共卫生问题，造成了可预防的病人伤害和卫生超支。由于诊断错误而导致的可预防的中风死亡比误诊的心脏病发作要常见30
机器学习模型创建定制气味和香水
目前，人们仅根据气味剂的物理化学特征来预测嗅觉印象。但是，该方法无法预测传感数据，而传感数据对于产生气味是必不可少的。为了解决这个问题，日本东京工业大学研究人员采用了逆向思维的创新策略，不是根据分子数据预测气味，而是根据气味印象预测分子特征。这是使用标准质谱数据和机器学习模型实现的。研究成果发表在最
机器学习模型可识别乳房病变风险
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称，他们开发出一种机器学习工具，可以确定哪些高危乳房病变可能会变成癌症，从而帮助医生作出正确的治疗决策，减少不必要的手术。 乳房病变是一种女性常见疾病，而高危乳房病变有很大几率转变成癌症。正是由于这种风险，手术切除病变组织通常被认为是首选治疗方案。
物理所等利用机器学习方法预测材料性能获进展
近二十年来，机器学习方法的发展为我们的生活带来许多便利。智能网络搜索、语音识别，乃至无人超市、无人驾驶汽车等，依托于机器学习方法的新事物正迅速地在生活中普及。Alpha Go的横空出世更让世界惊叹于人工智能的潜在价值。在科研领域，大数据的理念正在改变着科研人员对未知世界的探索方式。美国在2011
仅利用质谱，机器学习可预测未上市新型人造毒品
英国《自然·机器智能》杂志15日发表一项计算生物学突破，包括加拿大英属哥伦比亚大学在内的研究团队研发了一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物（又称人造毒品）的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 每年有大量新型精神药物出现在非法市场
机器学习可模拟优化秸秆生物炭制备调控
近日，中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所种植废弃物清洁转化与高值利用团队构建了机器学习大数据模型，揭示了秸秆生物炭材料及其储能特性的构效关系，相关研究成果发表在《化学工程杂志》（Chemical Engineering Journal）上。生物炭因其可再生性和独特的理化特性是超级电容器电极的理
机器学习模型首次在太空检测云层变化
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微流控芯片模拟体内受精的模型构建
微流控芯片：又被称作芯片实验室，是将传统的化学技术和生物技术结合，并将所有基本操作单元微缩集成在一块芯片上以自动完成全过程的一项新技术，它在生物、化学、医学等领域都有巨大潜力，目前广泛运用于各行各业。输卵管：女性生殖系统的重要组成部分，体内受精及早期胚胎培养的场所，胚胎在输卵管壶腹部和峡部交界处完成
科学家利用迁移学习建立计算大模型预测基因调控研究
基因网络绘制需要大量转录组数据用于建立基因之间的联系，这也阻碍了一些数据有限场景（如罕见病）等研究。最近，利用迁移学习的机器学习技术在自然语言和计算机视觉等领域带来了变革性进展，其通过在大规模通用数据集上进行大模型预训练，而后迁移到数据量有限的特定任务进行微调。美国博德研究所等研究团队提出了一个
新型太阳耀斑预报模型成功构建
太阳耀斑 广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心教授王锋、中国科学院云南天文台研究员邓林华和昆明理工大学教授冯松等人合作，开展了太阳耀斑预报与人工智能学习的交叉研究，利用深度学习方法，构建了更细粒度的预报太阳模型，这意味着在太阳耀斑预报方向上取得新的进展。日前，国际期刊《天体物理学杂志》发表了这
量子物理与机器学习结合研究取得进展
生成模型(Generative Model)是机器学习领域的重要课题和研究前沿，也被认为是通往人工智能的必由之路。历史上，物理学为生成型学习提供了很多新思路。比如，著名的玻尔兹曼机(Boltzmann Machine)就来自于统计物理中的伊辛模型及相关的反伊辛问题。最近，中国科学院物理研究所/北
机器学习算法助力新模型实现羊肉精准溯源
近日，中国农业科学院农产品加工研究所肉品科学与营养工程创新团队将非靶向代谢组学与机器学习方法相结合，成功构建了羊肉产地精准判别模型，为羊肉产地精准溯源提供了新方法。相关研究成果发表于《食品化学X》（Food Chemistry: X）。受肉羊品种和饲养环境影响，羊肉品质具有鲜明的地域特征，因此地理标
美国开发出可加速材料创新的机器学习模型
美国罗切斯特大学科研人员开发出一个机器学习模型，可对X射线衍射（XRD）实验产生的大量数据进行分析以加速材料创新。 科研人员利用涵盖了不同实验条件和晶体特性的无机材料实验数据来训练该模型，并根据布拉格定律进行分类以优化模型架构，再使用3个附加评估数据集来测试模型分析训练数据之外材料的性能，使该
Nature子刊：利用CRISPR–Cas9－构建致死病毒新型动物模型
中东呼吸综合征冠状病毒( Middle East respiratory syndrome coronavirus ，MERS-CoV)是近年来出现的一种新型高致病性冠状病毒，于2012年在中东首次被鉴定出来，随后又在几个欧洲国家发现了它的踪迹。这种疾病会引发人类重症肺疾病，临床表现为发热、咳嗽
健康所利用线虫构建新型肌萎缩性侧索硬化症模型
10月14日，神经生物学期刊《老年神经生物学》(Neurobiology of Aging)在线发表了中科院上海生命科学研究院/上海交通大学医学院健康科学研究所乐卫东研究组的最新研究成果Human superoxide dismutase 1 overexpression in moto
机器学习模型有望提前五年预测白血病
《自然》上发表了一项重磅研究：一个由来自全球多家科研机构的白血病科学家组成的研究小组使用血液检测和机器学习技术，来预测健康个体是否有患急性骨髓性白血病（AML）的风险。这项研究意味着我们可以提早发现AML的高风险人群并进行监测，同时可以进行研发，寻找降低该疾病患病几率的方案。急性骨髓性白血病（AM
文章论述机器学习高精度化学反应势能面构建
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/515852.shtm
文章论述机器学习高精度化学反应势能面构建
近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员傅碧娜和张东辉院士受邀发表了机器学习高精度化学反应势能面构建的综述文章，系统介绍了团队近几年在基本不变量-神经网络高精度势能面构建方法方面的发展和应用，探讨了该领域未来的机遇和挑战。相关成果发表在《国家科学评论》上。 精确的全维势能面构建是反应动力学理论
诺贝尔物理学奖为何授予机器学习？
·辛顿开发的玻尔兹曼机成为了生成模型的早期例子。玻尔兹曼机常被用作一个大网络的一部分，可以用来根据观众的喜好推荐电影或电视剧。·机器学习与传统软件不同，传统软件的工作方式就像一种配方。传统软件接收数据，然后根据清晰的描述进行处理并产生结果，就像有人收集原料并按照食谱处理。相反，在机器学习中，计算机通
Nature：利用机器学习技术对肺癌患者进行早期诊断
日前，一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中，来自斯坦福大学等机构的科学家们通过研究或有望利用机器学习手段来检测人类患者机体中的早期肺癌，文章中，研究人员分析并检测了这种机器学习系统，以及其寻找血液样本中的循环肿瘤DNA（ctDNA）的能力。图片来源：CC0 Public Domain
机器学习模型可准确预测农药在植物根系累积量
近日，中国农业科学院植物保护研究所农药应用风险控制创新团队先后在Environmental Science & Technology和Journal of Hazardous Materials上发表研究论文。他们首次利用机器学习模型直接预测植物根部从土壤中吸收累积农药等有机污染物的量，
机器学习模型可准确预测农药在植物根系累积量
近日，中国农业科学院植物保护研究所农药应用风险控制创新团队先后在Environmental Science & Technology和Journal of Hazardous Materials上发表研究论文。他们首次利用机器学习模型直接预测植物根部从土壤中吸收累积农药等有机污染物的量，
人工智能开启气象预测新纪元
10多年前，当美国加州理工学院气候科学家塔佩奥·施奈德首次对云如何形成进行建模时，需要煞费苦心地调整描述水滴、气流和温度如何相互作用的方程。但2017年，机器学习等人工智能（AI）技术成为他的“左膀右臂”。施耐德表示，机器学习建模速度更快，给出的模型更令人满意，让气候建模和气候科学变得更有趣。英国《
力学所二相湍流流动的大涡模拟取得进展
携带颗粒的二相湍流流动是自然界和工业生产中常见的流动形式，如沙尘暴、大气中雨滴的形成、发动机中的喷雾燃烧等。大涡模拟方法通常用于预测单相湍流流动，近年来开始用于预测二相湍流，其优点是可以模拟颗粒与湍流相互作用的非定常过程。但大涡模拟方法只能求解大尺度的湍流运动，缺失的亚格子湍流对颗
科学家利用机器学习让耐药检测更高效
细菌耐药已成为影响全人类健康的重大问题，引起了全世界广泛的关注。世界卫生组织提出的解决耐药措施之一是研发耐药快速准确的新型诊断技术和相关试剂。传统的检测方法基于细菌培养，周期长，易导致漏诊、误诊，延误最佳治疗时机。而基于基因的检测技术，如具有灵敏、高效、快捷特点的基因芯片、数字PCR等技术，是公