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用机器学习算法解决密度泛函问题?若成功,药物发现、超导研究有望更上一层楼

如果科学家们能够了解电子在分子中的活动,那么他们就能够预测一切事物的行为,包括实验药物与高温超导体。作者 | 吴彤 编辑 | 陈彩娴 「AI+X」愈发如火如荼。最近,权威学术媒介 QuantaMagazine 发表了一篇文章,介绍了 DeepMind 在内的许多研究团队正使用机器学习算法攻破物理领域的一个著名难题——密度泛函理论。他们企图通过机器学习算法来寻找第三级密度泛函的方程式,找出人类无法用数学描述的电子行为,从而突破电子在分子中的活动细节。这对药物发现、超导研究与奇异材料的研究意义重大。在科学家们看

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ASI 8年计划 paper1:what is a thing?特定物理的自由能原理 part1

本专著尝试提出一种可以在统计意义上与其他“事物”区分的每个“事物”的理论。随之而来的统计独立性,通过马尔科夫毯介导,涉及到在越来越高的时空尺度上递归组合的整体(事物)。这种分解提供了对小事物的描述,例如,通过薛定谔方程的量子力学,通过统计力学和相关波动定理的小事物的整体,再到通过经典力学的大事物的描述。这些描述与自主或主动的事物的贝叶斯力学相辅相成。尽管这项工作提供了对每个“事物”的制定,但其主要贡献是研究马尔科夫毯对自组织到非平衡稳态的影响。简而言之,我们恢复了一个信息几何学和相应的自由能原理,使人们能够将某物的内部状态解释为代表或对其外部状态进行推断。随之而来的贝叶斯力学与量子力学、统计力学和经典力学兼容,可能提供对类似生命的粒子的正式描述。

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学界 | 离开实验室的材料科学:AI正将新材料的发现过程提速200倍

大数据文摘作品 编译:李雷、大茜、Aileen 算法和材料数据库正帮科学家预测哪些元素能合成新材料。 几百年来,人们一直是通过反复试验或者靠运气和偶然发现新材料。现在,科学家们正在使用人工智能来加速这一过程。 最近,西北大学的研究人员用AI来解决如何生成新的金属玻璃混合物的问题。这比起在实验室进行实验快了200倍。 科学家们正在构建由数千种化合物组成的数据库,以便用算法来预测哪些化合物的组合会形成有趣的新材料。还有人用AI来分析已发表的论文挖据“材料配方”以产生新材料。 过去,科学家和建筑工人们只能将材料混

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云计算如何助力夯实制造业“底盘”?材料科学领域专家学者分享新材料前沿技术成果

新材料技术是我国制造业的“底盘技术”,在人工智能、云计算等信息技术的加持下,新材料的发现与设计、分析与计算迎来了哪些变化?8月26日,腾讯教育联合腾讯云、腾讯量子实验室、龙讯旷腾、NVIDIA共同举办云计算助力材料多尺度计算研讨会,邀请11位材料科学领域专家学者分享多尺度计算模拟与云计算领域的最新进展、技术及成果,推动多尺度计算模拟的理论发展和应用探索。 腾讯杰出科学家、腾讯量子实验室负责人张胜誉,龙讯旷腾CEO吕海峰,香港城市大学讲座教授张瑞勤,北京航空航天大学物理学院院长、教授吕广宏,中国科学院半导体

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