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MLatom 3: 机器学习增强的计算化学模拟和工作流平台
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用机器学习模型预测有机分子的原子化能，平均绝对误差为10 kcal/mol。模型适用性已得到证明。
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关键要点
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研究引入了机器学习模型来预测有机分子的原子化能。
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模型基于核电荷和原子位置进行构建。
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回归模型将分子 Schrödinger 方程的问题映射为非线性统计回归问题。
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使用杂化密度泛函理论计算的原子化能进行模型训练和比较。
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对超过七千个小有机分子进行交叉验证，平均绝对误差为约10 kcal/mol。
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模型的适用性通过预测分子原子化潜能曲线得到证明。
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