Koneoppiminen kemiassa

Simple item page
dc.contributorAalto-yliopistofi
dc.contributorAalto Universityen
dc.contributor.advisorLaasonen, Kari
dc.contributor.authorSalminen, Altti
dc.contributor.schoolKemiantekniikan korkeakoulufi
dc.contributor.supervisorKontturi, Eero
dc.date.accessioned2024-07-30T08:15:06Z
dc.date.available2024-07-30T08:15:06Z
dc.date.issued2024-05-05
dc.description.abstractTämä kandidaatintyö tutkii koneoppimisen hyödyntämistä kemian alalla. Työn ensisijaisena tavoitteena oli selvittää millaisia hyötyjä koneoppimisen yleistyminen toisi alalle sekä millaisia rajoitteita koneoppimisen hyödyntämiselle on. Tämän lisäksi työ käsittelee yleisluontoisesti koneoppimisen perusteita sekä esittelee yhtä koneoppimisen peruspilareista, dataa. Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, minkä tavoitteena on käsitellä annettua dataa ja luoda yhteyksiä datasta. Laskennallisessa kemiassa on jo käytössä erilaisia sovelluksia datan käsittelemiseksi ja koneoppiminen on uusi lupaava työkalu alalle. Koneoppimisen avulla voidaan saada olemassa olevan tiedon perusteella luotettavia ennustuksia esimerkiksi molekyylien tuntemattomista rakenteista tai kemiallisista ominaisuuksista. Koneoppiminen hyödyntäminen kemiassa on vielä melko vähäistä. Suurimpina hidasteina koneoppimisen käytön yleistymiselle on datan saatavuus sekä osaavuuden puute. Kemian ala on täynnä erilaista dataa, mutta kaikki tämä data ei ole digitaalisesti saatavilla tai muuten käytettävässä muodossa ohjelmistolle. Tämän lisäksi koneoppimisen hallitsevia laskennallisia kemistejä on harvassa. Hidasteista huolimatta koneoppimista hyödyntäviä sovelluksia sekä ohjelmia kemiassa on jo useita, jotka perustuvat suurien tietokantojen käsittelemiseen. Tässä työssä esitellään erityisesti kahta lupaavaa käyttökohdetta.fi
dc.format.extent23
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.urihttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/129568
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:aalto-202407305150
dc.language.isofien
dc.programmeKemiantekniikan kandidaattiohjelmafi
dc.programme.majorKemia ja materiaalitiedefi
dc.programme.mcodeCHEM3049fi
dc.subject.keywordkoneoppiminenfi
dc.subject.keywordkemiafi
dc.subject.keywordretrosynteesifi
dc.titleKoneoppiminen kemiassafi
dc.typeG1 Kandidaatintyöfi
dc.type.dcmitypetexten
dc.type.ontasotBachelor's thesisen
dc.type.ontasotKandidaatintyöfi
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Salminen_Altti_2024.pdf
Size:
1.15 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
[kand] Kemian tekniikan korkeakoulu / CHEM