化学化工学院Pavlo Dral副教授在Nature Reviews Chemistry发表机器学习与激发态研究综述

发表时间:2021-05-31浏览次数:10

化学化工学院Pavlo O. Dral副教授与艾克斯-马赛大学(法国)Mario Barbatti教授共同Nat. Rev. Chem.发表了题为机器学习视角下的分子激发态Molecular excited states through a machine learning lens, Nat. Rev. Chem. 2021, DOI 10.1038/s41570-021-00278-1)的综述文章。该文介绍了机器学习在激发态研究中的最新进展,并展望了该研究领域的现有挑战与前景。

在理论化学研究中,机器学习已成为提高激发态模拟精度和速度的关键性技术。基于实验大数据的机器学习可以取代传统量子化学计算,对实验观测数据进行分析并给出指导建议。比如,机器学习在光电材料设计中已经得到了广泛的应用,它不仅可以给出设计的基本规律,而且可以加速对现有数据库的高通量筛选及自动搜索。在未来,我们希望看到更多的人工智能材料发现的实例,当机器学习与机器人实验室相结合时,这种前景尤为值得期待。

本文还重点介绍了Dral的研究小组在机器学习模拟激发态领域的系列工作,如非绝热动力学方法的发展(J. Phys. Chem. Lett. 2018, 9, 5660; 2018, 9, 6702)和UV/vis吸收光谱模拟(J. Phys. Chem. A 2020, 124, 7199)等

本研究得到国家自然科学基金(项目批准号:22003051)的资助,该综述同时也为献礼厦门大学百年华诞。

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41570-021-00278-1 

 

 

(化学化工学院)