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相互作用缺陷能量预测的机器学习模型比较研究
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习在计算化学中的应用加速了原子模拟和材料设计，提高了密度泛函和相关方法的准确性。它还有潜力预测电子结构方法并纠正基础错误。本文回顾了机器学习在化学和材料中的进展，并讨论了构建可迁移学习模型的前景和挑战。
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关键要点
- 机器学习在计算化学中的应用加速了原子模拟和材料设计。
- 机器学习方法提高了电子结构方法的预测能力，纠正基础错误。
- 本文回顾了机器学习在提高密度泛函和相关方法准确性方面的进展。
- 讨论了构建可迁移学习模型的前景和挑战。
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