研究|12月22日 化学发现中选择最佳密度泛函近似值的可转移推荐方法 密度函数推荐器通过为每个系统选择最佳的交换相关函数来实现化学空间探索，优于对所有系统或迁移学习模型使用单一函数。 诚如段 ，Aditya Nandy ＆希瑟J.库利克 自然计算科学, 1 - 10
研究|2022年12月21日 大规模的化学语言表征捕捉分子的结构和性质 大型语言模型最近出现，具有非凡的功能，这些方法可以应用于其他类型的序列建模，例如分子的字符串表示。Ross和同事们创建了一个基于变压器的模型，在一个大型分子数据集上进行训练，在性质预测任务中提供了良好的结果。 Jerret罗斯 ，布莱恩Belgodere ＆Payel Das 自然机器智能 4, 1256 - 1264
研究12月20日|开放获取 TlBiSe中等结构取代强、弱拓扑态的探索\ (_2 \) Ankita Phutela ，Preeti Bhumla ＆Saswata巴塔查里亚 科学报告 12, 21970年
新闻及观点|11月28日 用通用多体图神经网络扩展材料科学 通过将图神经网络与三体相互作用相结合，开发了周期表的通用原子间相互作用势。M3GNet可以在不同的化学空间中对材料进行结构松弛、动态模拟和性能预测。 自然计算科学 2, 703 - 704
新闻及观点|11月28日 用“不可知的”表面能量预测晶体的形状 在低对称性晶体中，表面能不能分配到每个方向，因此不可能用任何已知的方法来预测它们的形状。现在，在一个代数系统中结合不可计算的能量，并辅以闭包方程，就有可能预测任何晶体的平衡形状。 自然计算科学 2, 705 - 706
用通用多体图神经网络扩展材料科学
伍尔夫结构是低对称性的
用“不可知的”表面能量预测晶体的形状
纳米结构的神经逆向设计
化学发现中选择最佳密度泛函近似值的可转移推荐方法
大规模的化学语言表征捕捉分子的结构和性质
TlBiSe中等结构取代强、弱拓扑态的探索
一种用于高通量材料筛选的多保真机器学习方法
电子背散射衍射图的适应性物理超分辨率
半金属能产生良好的p型触点
机器学习热容