Je strojové učení budoucností teoretické chemie?

Autoři

  • K. Berka Katedra fyzikální chemie, RCPTM, Přírodovědecká fakulta, Univerzita Palackého v Olomouci, Olomouc
  • Š. Sršeň Ústav fyzikální chemie, Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Praha
  • P. Slavíček Ústav fyzikální chemie, Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Praha | Ústav fyzikální chemie J. Heyrovského AV ČR, v.v.i., Praha

Klíčová slova:

strojové učení, umělá inteligence, QSAR, kvantová chemie, teoretická chemie, neuronové sítě

Abstrakt

The application of the methods of machine learning in chemistry is briefly summarized in the present work. We first explain the basic concepts of artificial intelligence and machine learning. Next, the applications in two particular areas are discussed: searching relations between the structure and biological activity of molecules and using the techniques of machine learning in quantum chemistry as well as in other fields of theoretical chemistry.  The evolutionary character of the machine learning approaches is emphasized. A fast development is witnessed in the field which, however, gradually follows the previous development in using statistical techniques in chemistry.

Stahování

Publikováno

15.10.2018

Jak citovat

Berka, K., Sršeň, Š., & Slavíček, P. (2018). Je strojové učení budoucností teoretické chemie?. Chemické Listy, 112(10), 640–647. Získáno z http://chemicke-listy.cz/ojs3/index.php/chemicke-listy/article/view/3187

Číslo

Sekce

Články