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研究的先决条件和基础。随着体系规模的增大和自由度的急剧增加，如何精确而有效地构建复杂多原子反应的全维势能面成为动力学理论研究中的关键问题和难点。 傅碧娜和张东辉团队发展了高效精确的基本不变量-神经网络方法，实现了对包含几个原子到15个原子反应体系的高精度全维势能面构建。这些多通道反应涉及许多中间体、过渡态和产物，在燃烧、星际、有机、能源等化学领域具有重要意义。基于这些势能面的量子态分辨动力学模拟揭示了新奇的动力学机制，解释和预测了实验结果，为错综复杂的化学动力学提供了深刻的见解。 本综述中，团队重点介绍了近年来在基本不变量-神经网......阅读全文
首次应用机器学习技术协助开展神经梅毒诊断
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机器学习新算法加速药物研发进程
据物理学家组织网2月6日报道，加拿大多伦多大学的科研人员最新研制出了一套新的机器学习算法，能生成微小蛋白质分子的3D结构。研究人员指出，新算法有望彻底变革药物的研发进程以及我们对生命的理解。 研发人员之一、多伦多大学的博士生阿里·普勒贾尼解释称，确定蛋白质分子的3D原子结构对于理解它们的工作原
机器学习辅助催化材料结构寻优获进展
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/511123.shtm近日，华东理工大学化学与分子工程学院计算化学中心/工业催化研究所教授王海丰课题组在《美国化学会志》上发表论文，报道了团队在机器学习辅助催化材料结构寻优方面的最新研究成果。
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
引入机器学习技术－Berg书写肿瘤药物研发新定义
药物的临床研究一直是医药公司业务的重要组成部分。如何能够在成千上万的数据中分析出正确的结果也是每一个研究人员面临的重要问题。最近，一家成立于2006年的新型生物医药公司就计划将机器学习的技术引入到肿瘤药物的临床研究中，用于更精确确定其新药BPM31510的适用患者群体。 Berg生物医药公司是
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
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
准确率达95％－机器学习预测复杂新材料合成
据22日发表在《科学进展》杂志上的一项研究，美国西北大学和丰田研究所研究人员已成功应用机器学习来指导新纳米材料的合成，消除与材料发现相关的障碍。这种训练有素的算法，可通过定义数据集来准确预测可用于清洁能源、化学和汽车行业燃料的重要催化剂。 论文通讯作者、美国西北大学纳米技术专家查得·米尔金此次
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
科学家努力遏制机器学习带来社会不公平
2015年，一名忧心忡忡的父亲问了Rhema Vaithianathan一个问题，这个问题至今依然萦绕在她的记忆里。当时，一小群人聚集在美国宾夕法尼亚州匹兹堡的一个地下室内，听她讲软件如何解决虐待儿童的问题。该区域的热线每一天都会接听到数十个电话，指称怀疑有儿童处于危险中；其中一些电话被呼叫中心
外国学者：机器学习能重建量子系统首次证明
据物理学家组织网26日报道，科学家首次证明，机器学习可基于较少的实验测量重建量子系统，新方法不仅能帮助物理学家更快速地分析粒子系统，也有助于量子计算机等量子力学应用的发展。研究发表在26日出版的《自然·物理学》杂志上。图片来源于网络 电子等粒子系统能以许多不同的组合存在，每种系统都有特定的出现
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，
IBM－Watson联合辉瑞，将机器学习用于癌症药物发现
根据Healthcare IT News报道，IBM Watson与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。 辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物
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
研究发现机器学习方法或可预测人类生活多个方面
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未来机器人大脑将获取互联网知识自我学习
研究人员在对机器人大脑学习方法进行测试。 据国外媒体报道，近期在美国伯克利召开的“2014年度机器人技术：科学与系统大会”上，美国科学家发表最新研究成果认为，未来“机器人大脑”将能够从互联网上获取海量信息，然后教会机器人其所知道的所有知识和所拥有的所有技能。目前，“机器人大脑”正在从互联网
国际最新研究：机器学习方法可帮助识别人造毒品
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》发表一篇计算生物学研究论文称，科研人员发现一种自动化、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。 该论文指，每年有大
人工智能和机器学习正在如何重塑当今的医疗产业？
在医疗健康领域活跃着世界上最具创新性的初创公司，他们致力于为人类带来更高质量的生活和更长的生命。软件和信息技术刺激了这些创新的产生和发展，数字化的健康和医疗数据使得医疗的研究和应用进程不断加速。 近年来，以人工智能和机器学习为首的先进技术让软件变得越来越智能和独立，不断加速着健康领域的创新步伐
全国政协委员周志华：支持机器学习基础研究
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/3/495353.shtm ? 周志华 全国政协委员、南京大学人工智能学院院长 机器学习基础研究相对门槛高，研究成果不仅在短期内难以体现效益，且在以高质量论文数、引用数等为指标的评价体系中
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
研究人员利用“机器学习”帮助鉴定磷酸化位点
EMBL的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）的研究人员创建了迄今为止最大的参考磷酸化蛋白质组，将近120000个人类磷酸化位点。为了识别最重要的成员，他们使用了一种机器学习方法，能够根据功能重要性对其进行排名。 蛋白质是细胞的核心分子机器，可以通过类似于分子开关的蛋白质修饰来调节。磷酸化
国际最新研究：机器学习方法可帮助识别人造毒品
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》发表一篇计算生物学研究论文称，科研人员发现一种自动化、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。 该论文指，每年有大
基于宽度学习的微型机器人智能轨迹追踪方法
近日，中国科学院深圳先进技术研究院集成所智能仿生研究中心副研究员徐升和研究员徐天添研究团队合作，将宽度学习算法成功应用于微型机器人轨迹追踪控制中，将数据驱动的思想用于微型机器人控制器设计，由示教训练替换复杂调参，并推导训练算法参数约束以保障稳定性能，极大提升了微型机器人轨迹追踪的准确性及控制器的
力学所在干酪根结构的机器学习研究中取得进展
干酪根是页岩油气的主要母质，其分子模型构建及熟化机理是油气勘探开发的理论基础。中国科学院力学研究所赵亚溥研究团队前期针对珍贵的深部页岩样品，基于大量实验及计算，构建了目前国际最大的干酪根分子群，建立了干酪根的时间-温度-成熟度关系[Global Challenges 3, 190000
腾讯机器学习框架升级，可节省一半算力成本
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/512960.shtm
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
中国科学技术大学团队首次实现量子机器学习算法
中国科学技术大学潘建伟教授及其研究团队，日前在国际上首次实现量子机器学习算法。这是量子计算应用于大数据分析和人工智能领域的开创性实验工作。 国际权威物理学期刊《物理评论快报》近日发表该成果。审稿人评价该工作“非常前沿，具有高度的兴趣”“在量子机器学习这个重要而有趣的课题迈出了第一步”。 机器
基于脑功能影像数据机器学习分类的跨中心泛化性
在临床研究领域，机器学习已被广泛用于优化脑影像数据分析和建立预测模型来对精神分裂症患者进行分类。评估泛化性是对预测模型性能评价的重要步骤，然而对该方面问题进行探讨的临床研究却很少。 为了解决这一问题，中国科学院心理研究所心理健康重点实验室神经心理和应用认知神经科学（NACN）实验室研究员陈楚侨
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
我国科学家在超导系统中实现量子对抗机器学习
本报北京12月3日电（记者邓晖）随着发展量子计算和人工智能成为世界各国的重要战略，两者交汇而生的量子人工智能更是发展迅速。但由于神经网络容易受到对抗扰动的影响，量子人工智能技术的安全性成为研究热点。 近日，清华大学交叉信息研究院邓东灵研究组与浙江大学物理学院王浩华、宋超研究组等合作，在超导系统中首次