AI for Science期刊第二卷第一期文章出版
AI for Science期刊聚焦人工智能与材料科学、化学及计算建模交叉领域的高影响力研究。 得益于与中国科学院东莞材料科学与技术研究所的合作支持,期刊目前实行钻石开放获取模式,所有发表费用均已覆盖。 读者:可即时、免费获取全部前沿研究成果; 作者:可免费发表研究文章。 本期内容包括: 利用机器学习加速拉曼计算,用于研究固态电解质中的快速离子传导; 基于MOSES框架的本体驱动多智能体化学知识推理; 数据驱动的金属玻璃设计,实现实验与理论的更紧密结合; 以及更多精彩内容…… >>欢迎点击此处链接,阅读完整内容。 亮点文章 Letter Revealing fast ionic conduction in solid electrolytes through machine learning accelerated Raman calculations Manuel Grumet, Takeru Miyagawa, Olivier Pittet, Paolo Pegolo, Karin S Thalmann, Waldemar Kaiser and David A Egger Focus Issue on Machine Learning Potentials and Mapping…