AI for Science期刊

概述

《AI for Science》是一本跨学科钻石开放获取期刊，由IOP Publishing与中科院松山湖材料实验室等合作出版，专注于展示AI在底层学科中推动变革的深度。

核心内容（第二期）

• 材料表面稳定性：Ardavan Mehdizadeh等人发表的全面基准测试论文，研究使用通用机器学习原子间势函数进行表面稳定性建模
• 基于图学习的材料发现：Kaichen Ouyang等学者的论文，利用图学习从海量维基百科文本网络中提取隐含规则，成功指导金属玻璃的新材料发现
• 底层物理计算：探索利用机器学习计算数值爱因斯坦度量，推动基础物理的计算极限

相关实体

• [[AI for Science]]：所属领域
• [[MatRIS模型]]：相关研究
• [[中科院计算所]]：相关研究机构