Je strojové učení budoucností teoretické chemie?
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388955%3A_____%2F18%3A00507579" target="_blank" >RIV/61388955:_____/18:00507579 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989592:15310/18:73589807 RIV/60461373:22340/18:43917796
Výsledek na webu
<a href="http://hdl.handle.net/11104/0298567" target="_blank" >http://hdl.handle.net/11104/0298567</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Je strojové učení budoucností teoretické chemie?
Popis výsledku v původním jazyce
Naše krátká úvaha se zaměřuje na využití technik umělé inteligence v chemii, přičemž jako vodítko nám poslouží životní dráha jubilujícího profesora Rudolfa Zahradníka. Rudolf Zahradník začínal svou kariéru v Ústavu hygieny práce a nemocí z povolání, kde se mimo jiné zabýval hledáním souvislostí mezi strukturou a biologickou aktivitou – v dnešní době typická oblast pro využití strojového učení. Hlavní renomé si ale vydobyl v oblasti kvantové chemie. I tato oblast možná dozná v brzké době výrazných změn díky technikám strojového učení.
Název v anglickém jazyce
Is machine learning the future of theoretical chemistry?
Popis výsledku anglicky
The application of the methods of machine learning in chemistry is briefly summarized in the present work. We first explain the basic concepts of artificial intelligence and machine learning. Next, the applications in two particular areas are discussed: searching relations between the structure and biological activity of molecules and using the techniques of machine learning in quantum chemistry as well as in other fields of theoretical chemistry. The evolutionary character of the machine learning approaches is emphasized. A fast development is witnessed in the fieldnwhich, however, gradually follows the previous development in using statistical techniques in chemistry.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10403 - Physical chemistry
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Chemické listy
ISSN
0009-2770
e-ISSN
—
Svazek periodika
112
Číslo periodika v rámci svazku
10
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
640-647
Kód UT WoS článku
000449333700003
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85056643168