大数据与机器学习在化学中的研究综述
化学物理
2019-04-24 v1 机器学习
摘要
本文综述了化学领域利用大数据与机器学习（ML）的前沿研究与创新，这两个计算机科学领域相结合可产生机器智能。ML 能够加速复杂化学问题的求解，甚至解决原本难以处理的问题。但 ML 的潜在收益以大数据生成为代价；即算法为了学习，需要来自不同来源、性质各异的大量数据，从材料性质到传感器数据。在本综述中，我们提出了未来发展的路线图，重点强调材料发现与化学传感，并置于物联网（IoT）背景下，二者均为大数据背景下 ML 的突出研究领域。除概述近期进展外，我们详述了大数据与 ML 应用于化学的概念性与实践性局限，梳理流程、讨论陷阱，并回顾成功与失败案例。
引用
@article{arxiv.1904.10370,
title = {A survey on Big Data and Machine Learning for Chemistry},
author = {Jose F Rodrigues and Larisa Florea and Maria C F de Oliveira and Dermot Diamond and Osvaldo N Oliveira},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.10370},
year = {2019}
}