探索納米材料生物效應的機理獲進展
當前，納米材料在電子機械、醫療化工、能源環境等諸多領域的研究、應用迅速發展，但納米材料的環境效應預測存在高內涵數據庫缺乏、環境轉化情景遺漏、模型普適性弱等問題，嚴重制約了國家對危害性納米材料的風險防控。 近日，南開大學環境科學與工程學院胡獻剛教授團隊在拓展機器學習算法預測納米材料的生物效應，以及通過增強機器學習的可解釋性，從而探索納米材料生物效應的機理方面取得了突破，為上述問題的解決提供了新的研究思路。5月26日，介紹該科研成果的論文“Deep exploration of random forest model boosts the interpretability of machine learning studies of complicated immune responses and lung burden of nanoparticles”發表在國際知名期刊《Science Advances》上。 論文截圖 ......閱讀全文
探索納米材料生物效應的機理獲進展
當前，納米材料在電子機械、醫療化工、能源環境等諸多領域的研究、應用迅速發展，但納米材料的環境效應預測存在高內涵數據庫缺乏、環境轉化情景遺漏、模型普適性弱等問題，嚴重制約了國家對危害性納米材料的風險防控。 近日，南開大學環境科學與工程學院胡獻剛教授團隊在拓展機器學習算法預測納米材料的生物效應，以
機器學習加速探索材料的開發
設計空間幾何增長是材料設計中的一大挑戰。機器學習（ML）加速探索材料設計已經開始在的這一挑戰中發揮作用，并顯著提高了發現材料的效率。然而，這個流程暗含了密度泛函理論（DFT）產生的訓練集的統計上的偏見。并且，在使用高通量計算產生訓練集的時候，大量的計算會失敗。這種情況對于一些有趣的，例如含有自由
國家納米科學中心在納米材料生物效應研究方面獲新進展
近日，國家納米科學中心中國科學院納米生物效應與安全性重點實驗室陳春英研究組與納米材料研究室唐智勇研究組合作，在以秀麗線蟲為模型研究納米材料生物效應方面取得重要進展，研究結果發表在美國化學會的Nano Letters 雜志上（2011, 11: 3174-3183）。 納米材料與
機器學習輔助催化材料結構尋優獲進展
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/511123.shtm近日，華東理工大學化學與分子工程學院計算化學中心/工業催化研究所教授王海豐課題組在《美國化學會志》上發表論文，報道了團隊在機器學習輔助催化材料結構尋優方面的最新研究成果。 ?
美國開發出可加速材料創新的機器學習模型
美國羅切斯特大學科研人員開發出一個機器學習模型，可對X射線衍射（XRD）實驗產生的大量數據進行分析以加速材料創新。 科研人員利用涵蓋了不同實驗條件和晶體特性的無機材料實驗數據來訓練該模型，并根據布拉格定律進行分類以優化模型架構，再使用3個附加評估數據集來測試模型分析訓練數據之外材料的性能，使該
機器學習可模擬優化秸稈生物炭制備調控
近日，中國農業科學院農業環境與可持續發展研究所種植廢棄物清潔轉化與高值利用團隊構建了機器學習大數據模型，揭示了秸稈生物炭材料及其儲能特性的構效關系，相關研究成果發表在《化學工程雜志》（Chemical Engineering Journal）上。生物炭因其可再生性和獨特的理化特性是超級電容器電極的理
“重要納米材料的生物效應機制與安全性評價研究”立項
日前，2011年國家“973”計劃項目立項評審工作已經結束。由中科院作為項目推薦部門、高能物理研究所作為項目承擔單位的項目“重要納米材料的生物效應機制與安全性評價研究”，在經過初評及專項評審后，最終獲得科技部批準立項，項目首席科學家為高能所多學科中心趙宇亮研究員。 項目總體
科學家基于機器學習研發超高飽和磁感鐵基非晶/納米晶軟磁材料
隨著高頻大功率器件快速發展，系統能耗問題成為制約行業發展的瓶頸。若將電子控制系統比作人體，芯片如同大腦承擔核心控制功能，負責數據處理、信號控制和邏輯運算等任務；而電感、變壓器等磁性元器件則相當于執行各類生命活動的器官，負責完成能量存儲、轉換與傳輸等關鍵過程。尤其是，軟磁材料的能效表現決定整個系統
科學家基于機器學習研發超高飽和磁感鐵基非晶/納米晶軟磁材料
隨著高頻大功率器件快速發展，系統能耗問題成為制約行業發展的瓶頸。若將電子控制系統比作人體，芯片如同大腦承擔核心控制功能，負責數據處理、信號控制和邏輯運算等任務；而電感、變壓器等磁性元器件則相當于執行各類生命活動的器官，負責完成能量存儲、轉換與傳輸等關鍵過程。尤其是，軟磁材料的能效表現決定整個系統的能
準確率達95％－機器學習預測復雜新材料合成
據22日發表在《科學進展》雜志上的一項研究，美國西北大學和豐田研究所研究人員已成功應用機器學習來指導新納米材料的合成，消除與材料發現相關的障礙。這種訓練有素的算法，可通過定義數據集來準確預測可用于清潔能源、化學和汽車行業燃料的重要催化劑。 論文通訊作者、美國西北大學納米技術專家查得·米爾金此次
機器學習也許能“算命”
12月19日，《自然-計算科學》發表的一項研究描述了一種機器學習方法，能夠從不同方面準確預測人類生活，包括早死可能性和個性的細微差異。該模型或許能提供對人類行為的量化認知。 社會科學家對人類生活是否能被預測的問題看法不一。雖然我們對在人類生活中起到重要作用的社會人口學因素已有充分了解，但一直無
機器學習模型預測中風？
中風的診斷可能很棘手，因為患者并不總是表現出典型的癥狀，而且其他疾病也可能模仿它。研究人員利用現有數據開發了一種機器學習模型，可以準確預測中風，并可能使診斷變得更容易。診斷錯誤是一個主要的公共衛生問題，造成了可預防的病人傷害和衛生超支。由于診斷錯誤而導致的可預防的中風死亡比誤診的心臟病發作要常見30
理化所納米材料的腫瘤生物學效應研究取得新進展
介孔二氧化硅納米材料（MSN）可通過降低細胞內的活性氧（ROS）來促進黑色素瘤的生長 在國家科技部“863”項目、“973”項目和國家自然科學基金的大力支持下，中科院理化所納米材料可控制備與應用研究組，繼一月份在《生物材料》（Biomaterials）上發表關于納米材料的生物學效應
機器學習能夠有效篩選“苦味”
苦味往往在食物味道中并不受歡迎，而引起這種苦味的重要因素之一是一種生物分子—苦味肽。苦味肽是能夠與細胞膜上的苦味受體結合進而引發苦味感知的一類小分子肽，通常在食品加工、儲存或消化過程中生成。近日，中國科學院大連化學物理研究所研究員靳艷團隊與大連工業大學、內蒙古伊利實業集團有限公司合作，發展了一種
“機器科學家”開啟納米晶材料數字智造
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/3/495136.shtm100多年前，偉大的發明家愛迪生通過6000多種材料嘗試和7000多次亮燈實驗，最后造出了能亮45小時的電燈。但這種依靠科學家經驗的試錯和勞動密集實驗依舊運用在當今的新材料研發中。隨著
物理所等利用機器學習方法預測材料性能獲進展
近二十年來，機器學習方法的發展為我們的生活帶來許多便利。智能網絡搜索、語音識別，乃至無人超市、無人駕駛汽車等，依托于機器學習方法的新事物正迅速地在生活中普及。Alpha Go的橫空出世更讓世界驚嘆于人工智能的潛在價值。在科研領域，大數據的理念正在改變著科研人員對未知世界的探索方式。美國在2011
技術組學研究汞及納米材料環境健康效應
成都市疾病預防控制中心鄒海民研究員 成都市疾病預防控制中心鄒海民研究員發表主題為“技術組學研究汞及納米材料環境健康效應”的精彩報告。報告介紹了采用HPLC-ICP-MS/MS建立食用菌6砷形態（砷膽堿、砷甜菜堿、亞砷酸鹽、二甲基砷、一甲基砷和砷酸鹽）和4種汞（無機汞、甲基汞、乙基汞苯基汞）的分離檢
金屬組學研究汞及納米材料環境健康效應
中科院高能物理所李玉峰副研究員 中科院高能物理所李玉峰副研究員發表主題為“金屬組學研究汞及納米材料環境健康效應”的精彩報告。金屬組學是繼基因組學、蛋白質組學和代謝組學之后的一門新興學科，其目的是系統研究生物體系內金屬元素的分布、含量、結構特征、功能等。涉及分析化學、生物無機化學、化學生物學、醫學、
混合納米纖維生物材料
最近，賓夕法尼亞大學醫學院開發出一種新奇的混合納米纖維生物材料，可在整形外科手術中作為載荷支架或受傷組織補丁，既能為細胞提供足夠寬松的生長空間，又能指示它們按肌理排列成新組織，比以往的生物材料更靈活而適合人體功能性。相關論文在線發表于本周的美國《國家科學院學報》上。 奧林匹克運動員、體育愛
納米抗體技術學習（上）
納米抗體及結構簡介1993年，比利時布魯塞爾自由大學免疫學家Hamers-Casterman教授以及他的同事們在駱駝（駱駝科，后來研究證實也包括單峰駱駝和羊駝）的血清中發現了一種與傳統抗體結構不同的新型抗體，這種抗體僅僅由兩條重鏈構成，被稱為重鏈抗體(heavy-chain antibody, HC
機器學習助力外骨骼性能提升
美國科學家報道了一種能加速外骨骼控制系統開發的模擬框架，這種外骨骼能輔助現實世界場景中的運動。研究顯示，這個框架或有助于推動外骨骼和義肢等裝置的廣泛應用。相關研究6月12日發表于《自然》。外骨骼能顯著提升人類運動，恢復殘疾人士的運動能力。不過，當前的控制器在匹配不同個體需求和任務涉及的復雜人體運動時
機器學習算法賦能二維材料識別和檢測方面取得進展
近日，中國科學院上海光學精密機械研究所研究員王俊團隊在基于機器學習算法實現二維材料層數識別和物性檢測方面取得進展，相關文章以Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorit
機器學習技術或將徹底改變材料科學發展方式
我們已從計算材料科學的手工時代進入工業化階段。 這是迄今最令人討厭視頻的強勁競爭者：對一部一排排數字和符號不斷向屏幕下方滾動的智能手機的特寫。不過，當到訪者在Nicola Marzari俯瞰日內瓦湖的辦公室駐足時，他總是會迫不及待地炫耀這部手機。“它來自2010年。”Marzari介紹說，“這是一
比傳統機器學習算法快1000倍——聯想學習法
英國牛津大學材料系研究人員聯合埃克塞特大學和明斯特大學的同事開發了一種片上光學處理器，能檢測數據集中的相似性，速度比在電子處理器上運行的傳統機器學習算法快1000倍。發表在《光學》雜志上的這項新研究的靈感來自諾貝爾獎獲得者伊萬·巴甫洛夫對經典條件反射的發現。巴甫洛夫在實驗中發現，如果在喂食過程中提供
Google如何用機器學習幫助藥物研發？
從在搜索中回答與健康相關的問題，到給開發者提供健身數據平臺，Google在我們的日常健康中越來越重要。但其實互聯網巨頭們也在努力加快研發治愈人類頑疾的關鍵藥物。 同斯坦福大學的Pande Lab合作，Google Research發表了一篇題為“針對藥物研發的大規模多任務網絡”的文章。該文章描
機器學習模型可識別乳房病變風險
美國研究人員近日在《放射學》雜志線上版發表文章稱，他們開發出一種機器學習工具，可以確定哪些高危乳房病變可能會變成癌癥，從而幫助醫生作出正確的治療決策，減少不必要的手術。 乳房病變是一種女性常見疾病，而高危乳房病變有很大幾率轉變成癌癥。正是由于這種風險，手術切除病變組織通常被認為是首選治療方案。
用機器學習洞察春節幸福感
剛剛過去的虎年春節，你幸福嗎？ 為了深入理解新冠疫情和防疫政策對民眾幸福感和生活的影響，深圳市人工智能與機器人研究院及香港中文大學（深圳）校長講座教授賈建民、清華大學文科資深教授薛瀾和博士生袁韻、香港大學副教授賈軾等組成的研究團隊，采用機器學習與回歸分析相互結合的方法，
機器學習助力更好理解水的行為
美國一個研究團隊在最新一期《物理評論快報》上刊發論文稱，他們借助機器學習技術來理解水在零下100℃的行為。最新研究不僅能讓科學家更好地理解水，也為更好地從理論上理解各種物質開辟了更多途徑。 水是人們最熟悉、接觸最頻繁的物質之一，但實際上它還有很多未解之謎。在過去30年里，科學家們從理論上認為，當
機器學習鑒別出八種戒煙藥物
美國科學家開發出一種新的機器學習方法，可通過計算機程序分析數據集的模式和趨勢來識別藥物，他們借此鑒定出了8種有助戒煙的藥物，包括用于治療感冒咳嗽的右美沙芬等。相關研究刊發于最新一期《自然·遺傳學》雜志。 吸煙是導致心血管疾病、癌癥和呼吸系統疾病的危險因素。雖然吸煙行為是后天學習的，但此前的一項
武漢大學量子機器學習研究獲進展
近日，《自然·通訊》在線發表了武漢大學計算機學院在量子人工智能理論方面的最新研究成果。論文題為《糾纏數據在量子機器學習中的相變行為》。這是武漢大學量子機器學習方向研究成果首次刊登在《自然·通訊》上。論文截圖。據悉，量子糾纏是實現量子計算優勢的關鍵資源。目前，科學家廣泛關注如何將量子糾纏整合到量子機器