divelab/AIRS

解决的问题

AIRS 提供了一个统一的开源工具、数据集和基准测试集合，旨在加速科学人工智能 (AI for Science) 的研究。它解决了不同科学领域资源分散的问题，特别专注于量子、原子和连续体系统。

运作方式

该项目根据科学领域将 AI 方法和资源组织成专业模块：

• 量子力学与 DFT: 用于量子系统和密度泛函理论的工具，如 OpenQM 和 OpenDFT。
• 原子系统: 用于小分子 (OpenMol)、蛋白质科学 (OpenProt)、材料科学 (OpenMat) 和分子交互作用 (OpenMI) 的工具。
• 连续体系统: 用于求解偏微分方程 (OpenPDE) 和常微分方程 (OpenODE) 的工具。

目标受众

在机器学习与物理科学交叉领域工作的研究人员和科学家，特别是专注于化学、物理、生物学和材料科学领域的人士。

特点

• 全面涵盖: 涵盖从量子层级模拟到连续体层级微分方程的所有内容。
• 整合生态系统: 将软件工具、数据集和基准测试整合在同一个存储库中。
• 策展: 基于一篇详细介绍科学系统中 AI 应用的综合调查论文。