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人替（d）分子中原子网络（AIMNet）体系结构的变体。重前终归正轨相关研究成果以Extendingmachinelearningbeyondinteratomicpotentialsforpredictingmolecularproperties为题发表在NatureReviewsChemistry上。

【导读】化学作为在原子、当无到人分子水平上研究物质的组成、当无到人结构、性质、转化及其应用的基础自然科学，其源自生活和生产实践，并随着人类社会的进步而不断发展。人替（c）HIP-NN变体用于学习不同的原子和分子性质。（b）在应用元素铝（ANI-Al）电位后，重前终归正轨在24.5ps的冲击下，使用ANI模拟了铝体相的位错结构。

（e）在训练集中具有不同键拓扑的聚类，当无到人用于拟合密度泛函紧密结合（DFTB）框架中的键特异性排斥势。化学ML的进步清楚地表明，人替原子和分子特性可以被机器学习，从而有可能克服上述传统的限制和数字障碍。

此外，重前终归正轨基准测试明确展示了热化学、反应势垒、非共价相互作用和振动频率评估方面的改进，体现了纯电子结构计算如何从数据科学中受益。

因此，当无到人之前的研究已经开发出一系列具有不同保真度的方法，当无到人从非常精确的波函数方法（如耦合簇技术）到实用和广泛使用的密度泛函理论（DFT），再到精度较低的半经验方法。虽然不是基于材料的，人替但在这个跨领域示例中保留了自动化材料的几个核心原则:向硬件发送命令以调整物理参数，人替接收测量的目标属性，通过主动学习和云计算做出决策。

本文提供了SDL演示(SDL-demo)的概述，重前终归正轨包括必需的和可选的材料清单以及SDL-demo概述中的硬件/软件设置。我们相信，当无到人随着科学家、当无到人工程师和教育工作者实现这一演示，以最低的成本进行原型设计并了解相关SDL的原理，将能够加快发现合成所需材料的临界条件。

为了更广泛地采用低成本演示，人替需要更便宜、更小、更简单的系统装置，同时仍然能够满足MAP的许多功能。三、重前终归正轨数据概览图1自动驾驶实验室演示(SDL-Demo)总结。