divelab/AIRS

解決する課題

AIRSは、AI for Scienceの研究を加速させるための、統一されたオープンソースのツール、データセット、ベンチマークのコレクションを提供します。これは、量子、原子、連続体システムに焦点を当て、科学分野全体で断片化しているリソースの問題に対処します。

仕組み

このプロジェクトは、科学分野に基づいてAI手法とリソースを専門モジュールに整理しています：

• 量子力学とDFT: 量子システムおよび密度汎関数理論のための OpenQM や OpenDFT などのツール。
• 原子システム: 小分子 (OpenMol)、タンパク質科学 (OpenProt)、材料科学 (OpenMat)、分子間相互作用 (OpenMI) のためのツール。
• 連続体システム: 偏微分方程式 (OpenPDE) および常微分方程式 (OpenODE) を解くためのツール。

対象読者

機械学習と物理科学の交差点で活動する研究者や科学者、特に化学、物理学、生物学、材料科学に焦点を当てている方々。

ハイライト

• 包括的な範囲: 量子レベルのシミュレーションから連続体レベルの微分方程式までを網羅。
• 統合されたエコシステム: ソフトウェアツール、データセット、ベンチマークを1つのリポジトリに統合。
• キュレーション: 科学システムにおけるAI応用を詳述した包括的な調査論文に基づいています。