Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Je strojové učení budoucností teoretické chemie?

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F18%3A73589807" target="_blank" >RIV/61989592:15310/18:73589807 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61388955:_____/18:00507579 RIV/60461373:22340/18:43917796

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.chemicke-listy.cz/ojs3/index.php/chemicke-listy/article/view/3187/3163" target="_blank" >http://www.chemicke-listy.cz/ojs3/index.php/chemicke-listy/article/view/3187/3163</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

    Každá doba má svá klíčová, do úmoru opakovaná slovní spojení, u kterých navíc není přesně jasné, co vlastně znamenají. V oboru společného zájmu čtenářstva Chemických listů k takovým pojmům patřilo v posledních dekádách například slovo „nanotechnologie“. Oblíbenost určitých výrazů je možné sledovat nástrojem Google Trends1 a na obr. 1 můžeme vidět, že zrovna pojem „nanotechnology“ je již za svým zenitem, minimálně z pohledu vyhledávání. Naproti tomu výraz „machine learning“ (tedy „strojové učení“, viz obr. 1) rychle nabývá na síle – podobnou závislost bychom nalezli také pro počet publikovaných vědeckých prací.

  • 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 field which, 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

    <a href="/cs/project/GA17-21122S" target="_blank" >GA17-21122S: MolMeDB - Ověřené predikce interakcí nízkomolekulárních látek s biologickými membránami</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

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

    CHEMICKE 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