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计算机被教导实际上“作弊”
来自 MIPT、杜霍夫自动化和 Skoltech 研究所的一组科学家在 Artyom Oganov 的带领下，利用机器学习方法模拟了铝和铀在不同温度、压力和不同相态下的行为。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）来自 MIPT、杜霍夫自动化和 Skoltech 研究所的一组科学家在 Artyom Oganov 的带领下，利用机器学习方法模拟了铝和铀在不同温度、压力和不同相态下的行为。
化学系统的建模可以在进行实验之前预测其在各种条件下的特性，从而可以将最有前途的材料变为现实。研究结果发表在《科学报告》杂志上。
科学报告计算机化学
计算机化学过去一百年来科学的积极发展导致了令人惊奇的各种有机和无机化合物、蛋白质和脂质结构以及许多化学反应方案的出现。然而，新的结构和分子越多，就越需要更多的时间来研究它们的结构、生化和物理特性，研究它们在各种条件下的行为模式以及与其他物质相互作用可能发生的反应。目前，可以使用计算机模拟来研究上述特性。
现在最流行的建模方法是基于使用一组参数来描述所考虑的生化系统：分子中的键长、原子之间的角度、电荷等 - 所谓的“力场法” 。然而，使用这种方法并不能准确地再现作用于分子中的量子力学力。此外，精确的量子力学计算需要很长时间，不允许计算大型系统的属性，并且仅限于几百个原子。
机器学习在原子相互作用建模方面的进展
机器学习在原子相互作用建模方面的进展在这项工作中，研究人员使用经过训练的模型研究了声子态密度、熵和铝熔点等特性。
这项工作是在俄罗斯科学基金会的支持下完成的。