IXThinker·2025-02-24 23:30

劍橋博士論文：用概率機器學習加速分子發現

發現新分子能助力健康、農業與能源等領域，但可能分子的空間遠超實驗測試能力。一篇劍橋大學2024年的博士論文系統介紹以概率機器學習加速分子發現的演算法，全長182頁。

問題本質

分子發現的關鍵挑戰在於：所有可能分子的空間，遠大於有限資源下能實驗測試的數量。最優策略是根據當前知識，以及每次測試可能獲得的資訊增益，明智選擇下一個要測試的分子。