L'IA face aux grands problèmes du monde · Chimie et matériaux · arXiv · 2026-10-19
Statistiques spatiales pour le criblage de structures moléculaires
Titre original: Spatial statistics for screening molecular structures
La découverte computationnelle de matériaux repose généralement sur des architectures profondes nécessitant des millions de structures étiquetées par DFT, ce qui est peu réaliste pour le criblage moléculaire où les données sont rares. Cette revue propose une ingénierie de caractéristiques fondée sur les statistiques spatiales : les molécules sont voxélisées en champs scalaires, les corrélations à deux points sont calculées par FFT, et l'ACP fournit des représentations convexes de faible dimension pour des réseaux légers et des modèles de substitution. L'approche atteint une erreur de prédiction inférieure à 2 % avec seulement 10 échantillons d'entraînement, pour des cristaux périodiques, des alliages à haute entropie désordonnés et des molécules organiques.