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。

本文回顾了机器学习在计算化学中的应用，特别是在提高密度泛函和相关近似方法准确性方面的最新进展。机器学习方法有潜力提高计算效率高的电子结构方法的预测能力，并纠正密度泛函方法中的基础错误。文章还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。