演讲者

安玉玲
产品经理

摘要

在本场网络研讨会中，Schrödinger的安玉玲博士将演示：通常忽略底层物理机制的机器学习（ML） ，以及可能需要大量计算资源的基于物理理论 建模，二者可以自然互补，不仅能够构建预测模型，还能在广阔的设计空间内创造出具有所需性能的新材料。 通过机器学习（ML） 将实验和模拟中的现有数据进行数字化并加以利用的紧迫性日益增加，这也进一步凸显了材料信息学平台的需求。这类平台将自动化计算工作流与数据分析及协作相结合，从而使材料创新更加高效且成功。相关实例包括近期在从头设计OLED材料方面的进展，以及利用Schrӧdinger材料信息学平台（LiveDesign ）对分子挥发性的预测。