进击的AI——机器学习方法在化学研究中的应用

报告人：杨骐

分子识别与功能重点实验室，中国科学院化学研究所

2017年4月14日 下午 四点，5号楼0100室

 

机器学习专注于解决如何让计算机在实践中自主学习的问题，它是当今技术增长最快速的领域之一，处于人工智能和数据科学的核心。这类数据密集型机器学习方法在数据挖掘，图像识别，制造业，监管和市场营销等领域已经有大量的应用。随着化学在线数据的爆发式增长和计算成本的降低，机器学习在化学领域，包括计算化学，毒性测试，药物设计，材料发现和反应预测等方面有着越来越多的应用。这些前沿研究成功的关键在于结合人脑和人工智能的优势来解决传统方法难以处理的科学问题。

 

参考文献

[1] A. L. Hopkins, Nature Chem. 2012, 4, 90.

[2] T. M. Mitchell, Science 2015, 349, 255.

[3] A. J. Norquist, Nature 2016, 533, 73.

[4] M. Troyer, Science 2017, 355, 602.

个人履历

教育背景

2010.9-2014.6       西安交通大学理学院  学士

2014.9 -至今          中科院化学研究所    有机化学博士（导师：罗三中研究员）