本研究利用Aitomia平台的先进AI技术，解决了非专家在原子和量子化学模拟中的使用难题，降低了模拟门槛，促进了相关领域的发展。

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。

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。