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自洽验证机器学习电子结构
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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原子模拟和材料设计，提高电子结构方法的预测能力，纠正基础错误。讨论了构建适用于不同化学和材料类别的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被认为是加速原子模拟和材料设计的重要工具。
- 机器学习方法可以提高电子结构方法（如密度泛函理论）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近似方法准确性方面的最新进展。
- 讨论了构建适用于不同化学和材料类别的可迁移学习模型的前景和挑战。
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