机器学习在化学研究中的应用进展

李俊玲，李咸璞

(1 中国石油大学(华东)理学院，山东 青岛 266580；2 北京林大学生命科学与技术学院，北京 100083)

1 前 言

1.1 算法在化工领域的重要性

广义的算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述，是解决一系列问题的分步指令。现代算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。工业的发展催生了现代算法，现代算法被广泛运用于各种控制系统，代替人工进行批量、分步的工作；也可用于大批量、程序化的复杂数据处理。

化学工序就是广义上的算法，从古人制作肥皂到现代药物合成，化学工业作为最古老的工业概念处处离不开算法。现代化工在化工设计、机器控制、检测工序、工艺开发等方面都有算法的应用。在实际生产过程中，为确定最佳工艺参数，需要做大量工作，反复实验，耗费大量人力物力。通过机器学习可以根据工艺过程中内部机制构建虚拟模型，优化实验模式，有效设计及优化系统和工艺过程，提高生产效率，提高经济效益。随着计算机技术的进步，基于编程的高级算法有了长足的发展。机器学习作为一种高级算法为化学化工研究提供了一种高效手段。

1.2 机器学习的概念及在化工研究中的可行性

机器学习算法(程序)即使用计算机模拟或实现人类的学习行为，组织已有的数据以获取新规律的一大类算法(程序)。目前由于电脑可以处理的数据量远超人类，所以机器学习算法可以取代人工完成以前不可想像的宏大数据处理任务。……