阿爾托大學(xué)博士生Olli-Pekka Koistinen開(kāi)發(fā)了一種基于高斯過(guò)程回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以增強(qiáng)對(duì)最小能量路徑和鞍點(diǎn)的搜索，并測(cè)試了算法的工作效果。

在理論化學(xué)中，尋找最小的能量路徑和鞍點(diǎn)是消耗時(shí)間和計(jì)算資源最多的問(wèn)題之一。計(jì)算的瓶頸是對(duì)每個(gè)原子構(gòu)型的能量和力的精確評(píng)估，這通常需要在構(gòu)型空間的數(shù)百個(gè)點(diǎn)上進(jìn)行。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以將觀察點(diǎn)的數(shù)量和昂貴的能量評(píng)估減少到傳統(tǒng)方法的一小部分，從而加快計(jì)算速度。

最小能量路徑位于勢(shì)能面上，它描述了特定系統(tǒng)(如分子)的能量，并取決于特定的參數(shù)。通常，這些參數(shù)顯示原子的位置。表面的局部最小能量對(duì)應(yīng)于系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)。最小能量路徑連接這些點(diǎn)，并描述了可能的反應(yīng)機(jī)制。

作為一個(gè)定向人，我把這個(gè)能量面當(dāng)成一張地圖。穩(wěn)定的原子構(gòu)型在圖中顯示為凹陷，最小能量路徑是兩個(gè)這樣的凹陷之間的路徑。全程盡量保持低。路徑的最高點(diǎn)在一個(gè)鞍點(diǎn)，所以你可以從一個(gè)洼地?fù)Q到另一個(gè)洼地，并盡可能減少它?！笨乱了雇〗忉尩?。

傳統(tǒng)上，研究人員使用迭代方法來(lái)搜索最小的能量路徑和鞍點(diǎn)，并且這些方法在能量表面上以非常小的步驟進(jìn)行。借助機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模型，可以根據(jù)之前的觀測(cè)結(jié)果對(duì)能量面進(jìn)行建模，并顯著減少迭代次數(shù)以達(dá)到目標(biāo)。

因此，機(jī)器學(xué)習(xí)提供了一種更有效和更便攜的方法，因此是一種更便宜和更生態(tài)的選擇。它還可以為研究傳統(tǒng)方法無(wú)法解決的問(wèn)題提供新的可能性。Koistinen說(shuō)：“這是一個(gè)研究課題的另一個(gè)例子，其中機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能會(huì)有所幫助?！?

1月9日(周四)中午12點(diǎn)，碩士(技術(shù))Olli-Pekka Koistinen將在阿爾托大學(xué)理學(xué)院E (Y124)報(bào)告廳進(jìn)行論文答辯。本文的題目是“利用高斯過(guò)程回歸尋找鞍點(diǎn)和最小能量路徑的算法”。

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