Computational catalysis is playing an increasingly significant role in the design of catalysts across a wide range of applications. A common task for many computational methods is the need to accurately compute the minimum binding energy - the adsorption energy - for an adsorbate and a catalyst surface of interest. Traditionally, the identification of low energy adsorbate-surface configurations relies on heuristic methods and researcher intuition. As the desire to perform high-throughput screening increases, it becomes challenging to use heuristics and intuition alone. In this paper, we demonstrate machine learning potentials can be leveraged to identify low energy adsorbate-surface configurations more accurately and efficiently. Our algorithm provides a spectrum of trade-offs between accuracy and efficiency, with one balanced option finding the lowest energy configuration, within a 0.1 eV threshold, 86.63% of the time, while achieving a 1387x speedup in computation. To standardize benchmarking, we introduce the Open Catalyst Dense dataset containing nearly 1,000 diverse surfaces and 87,045 unique configurations.

计算催化和机器学习社区在开发用于催化剂发现和设计的机器学习模型方面取得了长足的进步。然而，跨越催化的化学空间的一般机器学习潜力仍然无法触及。一个重大障碍是在广泛的材料中获得访问培训数据的访问。缺乏数据的一类重要材料是氧化物，它抑制模型无法更广泛地研究氧气进化反应和氧化物电催化。为了解决这个问题，我们开发了开放的催化剂2022（OC22）数据集，包括62,521个密度功能理论（DFT）放松（〜9,884,504个单点计算），遍及一系列氧化物材料，覆盖范围，覆盖率和吸附物（ *H， *o， *o， *o， *o， *o， * n， *c， *ooh， *oh， *oh2， *o2， *co）。我们定义广义任务，以预测催化过程中适用的总系统能量，发展几个图神经网络的基线性能（Schnet，Dimenet ++，Forcenet，Spinconv，Painn，Painn，Gemnet-DT，Gemnet-DT，Gemnet-OC），并提供预先定义的数据集分割以建立明确的基准，以实现未来的努力。对于所有任务，我们研究组合数据集是否会带来更好的结果，即使它们包含不同的材料或吸附物。具体而言，我们在Open Catalyst 2020（OC20）数据集和OC22上共同训练模型，或OC22上的微调OC20型号。在最一般的任务中，Gemnet-OC看到通过微调来提高了约32％的能量预测，通过联合训练的力预测提高了约9％。令人惊讶的是，OC20和较小的OC22数据集的联合培训也将OC20的总能量预测提高了约19％。数据集和基线模型是开源的，公众排行榜将遵循，以鼓励社区的持续发展，以了解总能源任务和数据。

IMPORTANCE: An interpretable machine learning model can provide faithful explanations of each prediction and yet maintain higher performance than its black box counterpart. OBJECTIVE: To design an interpretable machine learning model which accurately predicts EEG protopatterns while providing an explanation of its predictions with assistance of a specialized GUI. To map the cEEG latent features to a 2D space in order to visualize the ictal-interictal-injury continuum and gain insight into its high-dimensional structure. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: 50,697 50-second cEEG samples from 2,711 ICU patients collected between July 2006 and March 2020 at Massachusetts General Hospital. Samples were labeled as one of 6 EEG activities by domain experts, with 124 different experts providing annotations. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Our neural network is interpretable because it uses case-based reasoning: it compares a new EEG reading to a set of learned prototypical EEG samples from the training dataset. Interpretability was measured with task-specific neighborhood agreement statistics. Discriminatory performance was evaluated with AUROC and AUPRC. RESULTS: The model achieves AUROCs of 0.87, 0.93, 0.96, 0.92, 0.93, 0.80 for classes Seizure, LPD, GPD, LRDA, GRDA, Other respectively. This performance is statistically significantly higher than that of the corresponding uninterpretable (black box) model with p<0.0001. Videos of the ictal-interictal-injury continuum are provided. CONCLUSION AND RELEVANCE: Our interpretable model and GUI can act as a reference for practitioners who work with cEEG patterns. We can now better understand the relationships between different types of cEEG patterns. In the future, this system may allow for targeted intervention and training in clinical settings. It could also be used for re-confirming or providing additional information for diagnostics.

高斯工艺（GPS）是贝叶斯非参数模型，由于其准确性和天然不确定性定量（UQ），因此在各种应用中流行。调整GP超参数对于确保预测准确性和不确定性的有效性至关重要。独特地估计多个超参数，例如Matern内核也可能是一个重大挑战。此外，大规模数据集中的培训GPS是一个高度活跃的研究领域：传统的最大似然超参数训练需要二次记忆以形成协方差矩阵并具有立方训练的复杂性。为了解决可扩展的超参数调整问题，我们提出了一种新型算法，该算法估算了Matern内核中的平滑度和长度尺度参数，以提高所得预测不确定性的鲁棒性。使用与超参数估计算法MUYGPS提供的计算框架中的合并预测算法相似的新型损失函数，我们在数值实验中证明了高度可伸缩性，同时保持了高度可伸缩性。

通过一系列联邦举措和命令，美国政府一直在努力确保美国在AI中的领导。这些广泛的战略文件影响了美国空军美国部（DAF）等组织。DAF-MIT AI加速器是DAF和MIT之间的一项计划，以弥合AI研究人员与DAF任务要求之间的差距。DAF-MIT AI加速器支持的几个项目正在开发公共挑战问题，这些问题解决了许多联邦AI研究的重点。这些挑战是通过公开可用的大型AI-Ready数据集，激励开源解决方案，并为可以激发进一步研究的双重使用技术创建需求信号，来针对优先事项。在本文中，我们描述了正在开发的这些公共挑战以及它们的应用如何促进科学进步。

建模原子系统的能量和力是计算化学中的一个基本问题，有可能帮助解决世界上许多最紧迫的问题，包括与能源稀缺和气候变化有关的问题。这些计算传统上是使用密度函数理论进行的，这在计算上非常昂贵。机器学习有可能从天数或小时到秒从天数大幅提高这些计算的效率。我们建议球形通道网络（SCN）对原子能量和力进行建模。 SCN是一个图神经网络，节点代表原子并边缘其相邻原子。原子嵌入是使用球形谐波表示的一组球形函数，称为球形通道。我们证明，通过基于3D边缘方向旋转嵌入式，可以在保持消息的旋转模糊性的同时使用更多信息。虽然均衡性是理想的属性，但我们发现，通过在消息传递和聚合中放松这种约束，可以提高准确性。我们在大规模开放催化剂2020数据集中展示了最新的结果，这些数据集在能源和力量预测中，用于许多任务和指标。

联合学习（FL）是一种分布式机器学习技术，可以在避免明确的数据共享的同时进行协作模型培训。 FL算法的固有保护属性使其对医疗领域特别有吸引力。但是，如果有异质的客户数据分布，则标准FL方法是不稳定的，需要密集的超参数调整以实现最佳性能。常规的超参数优化算法在现实世界中的FL应用中是不切实际的，因为它们涉及大量的培训试验，而计算预算有限，这些试验通常是不起作用的。在这项工作中，我们提出了一种有效的增强学习（RL）的联合次数超参数优化算法，称为自动FEDRL，其中在线RL代理可以根据当前的培训进度动态调整每个客户的超参数。进行了广泛的实验以研究不同的搜索策略和RL代理。该方法的有效性在CIFAR-10数据集的异质数据分配以及两个现实世界中的医学图像分割数据集上进行了验证，用于胸部CT中的COVID-19变病变分段，腹部CT中的胰腺细分。

影响重症患者护理的许多基本问题会带来类似的分析挑战：医生无法轻易估计处于危险的医疗状况或治疗的影响，因为医疗状况和药物的因果影响是纠缠的。他们也无法轻易进行研究：没有足够的高质量数据来进行高维观察性因果推断，并且通常无法在道德上进行RCT。但是，机械知识可获得，包括如何吸收人体药物，并且这些知识与有限数据的结合可能就足够了 - 如果我们知道如何结合它们。在这项工作中，我们提出了一个框架，用于在这些复杂条件下对重症患者的因果影响估算：随着时间的流逝，药物与观察之间的相互作用，不大的患者数据集以及可以代替缺乏数据的机械知识。我们将此框架应用于影响重症患者的极其重要的问题，即癫痫发作和大脑中其他潜在有害的电气事件的影响（称为癫痫样活动 - EA）对结局。鉴于涉及的高赌注和数据中的高噪声，可解释性对于解决此类复杂问题的故障排除至关重要。我们匹配的小组的解释性使神经科医生可以执行图表审查，以验证我们的因果分析的质量。例如，我们的工作表明，患者经历了高水平的癫痫发作般的活动（75％的EA负担），并且未经治疗的六个小时的窗口未受治疗，平均而言，这种不良后果的机会增加了16.7％。作为严重的大脑损伤，终生残疾或死亡。我们发现患有轻度但长期EA的患者（平均EA负担> = 50％）患有不良结果的风险增加了11.2％。

我们的目标是量化热带旋风（TC）卫星图像中的时空模式是否以及如何量化，信号是即将发生的快速强度变化事件。为了解决这个问题，我们提出了一个新的非参数测试，对图像的时间序列和一系列二进制事件标签之间的关联测试。我们询问在事件之前与非事件之前的图像的24小时序列之间的分布差异（相关但分布相同）之间是否存在差异。通过将统计检验重写为回归问题，我们利用神经网络来推断TC对流的结构演变模式，这些模式代表了促进快速强度变化事件的导致。附近序列之间的依赖性通过估计标签系列边际分布的自举程序来处理。我们证明，只要标签系列的分布得到充分估计，就可以保证I型错误控制，这可以通过二进制TC事件标签的广泛历史数据更容易。我们表明的经验证据表明，我们提出的方法确定了与快速强化风险相关的红外图像原型，通常以随着时间的推移深度或深化核心对流标记。这样的结果为改善快速强化的预测提供了基础。

与痴呆症相关的认知障碍（CI）在全球范围内影响超过5500万人，并且每3秒钟以一个新病例的速度迅速增长。随着临床试验反复出现的失败，早期诊断至关重要，但是在低水平和中等收入国家中，全球75％的痴呆症病例未被诊断为90％。众所周知，当前的诊断方法是复杂的，涉及对医学笔记，大量认知测试，昂贵的脑部扫描或脊柱液体测试的手动审查。与CI相关的信息经常在电子健康记录（EHR）中找到，并且可以为早期诊断提供重要线索，但是专家的手动审查是繁琐的，并且容易发生。该项目开发了一种新型的最新自动筛选管道，用于可扩展和高速发现EHR中的CI。为了了解EHR中复杂语言结构的语言环境，构建了一个8,656个序列的数据库，以训练基于注意力的深度学习自然语言处理模型以对序列进行分类。使用序列级别分类器开发了基于逻辑回归的患者级别预测模型。深度学习系统的精度达到了93％，AUC = 0.98，以识别其EHR中没有较早诊断，与痴呆有关的诊断代码或与痴呆有关的药物的患者。否则，这些患者将未被发现或检测到太晚。 EHR筛选管道已部署在Neurahealthnlp中，这是一种用于自动化和实时CI筛选的Web应用程序，只需将EHR上传到浏览器中即可。 Neurahealthnlp更便宜，更快，更容易获得，并且胜过当前的临床方法，包括基于文本的分析和机器学习方法。它使得早期诊断可在稀缺的医疗服务中可行，但可访问的互联网或蜂窝服务。