Соли – Учим химию вместе!
Неорганическая химия > Соли
|
Взаимодействие с металлами CuSO4 + Fe = FeSO4 + Cu; 
Взаимодействие с солямиСказка «Буду химию учить»
Автор: Администратор
Сетевой журнал “Педагогический поиск” – Химия
Учитель химии
Согачева Татьяна Игоревна
Сказка «Буду химию учить»
Цель работы: заинтересовать учащихся в предмете химия с помощью занимательных опытов, развивать мировоззрение учащихся, проверить знание по типам химических реакций.
Ход мероприятия.
Действующие лица: царь – мужчина пред пенсионного возраста; царевна – его дочь, девица очень начитанная и умная; женихи заморские и доморощенные – удальцы, добры молодцы; сказочник.
Сказочник
Расскажу я вам, ребята,
Жил-был в царстве тридевятом
Царь по имени Игнат.
Был славен и богат,
Мудро правил он страной,
Да собрался на покой.
У царей такой закон:
Коль собрался на покой,
То и должен свою власть
В руки сына передать.
Но у нашего Игната
С сыновьями не богато,
Или, проще говоря,
Только дочка у царя.
К слову скажем, что царевна
Хороша собой безмерно,
Да еще премудра очень –
С книжками и днем и ночью.
И выходит по всему,
Трон достанется тому,
С кем царевна под венцом
Обменяется кольцом.
Царь
Слушай царский мой указ!
Я велю гонцам тотчас
Передать во все концы,
Чтоб съезжались молодцы
Свою удаль показать
И удачу испытать.
Кто сумеет удивить,
Тем, чего не может быть,
Тот царевне мужем станет,
Государством будет править!
Сказочник
Вот у царских у ворот
Собирается на народ,
Чтоб удачу испытать,
Свою удаль показать.
Первый молодец
Собрались мы удивить
Тем, чего не может быть.
В этом честном состязанье
Лучший сможет победить!
А видали ль вы когда
Как горит огнем вода?
Вот, царевна, я при всех
Запылать заставлю снег.
Демонстрационный опыт «Горящий снег»: в кристаллизатор с подтаявшим снегом помещают кусочек карбида кальция, выделяющийся газ (ацетилен) поджигают с помощью лучинки..jpg)
Второй молодец
Это что! Сейчас я вам
Посложней урок задам!
По команде у меня
Выйдут змеи из огня!
Демонстрационный опыт «Фараоновы змей»: над открытым пламенем помещают в тигельных щипцах таблетку клюконата кальция или сульфо-амидного препарата, выползающих змей направляют вверх.
Третий молодец
Вот, царевна, раз-два-три!
На цветок свой посмотри:
Совершенно белоснежный,
Приобрел цвет алый, нежный.
Демонстрационный опыт «Аленький цветок»: белый цветок, предварительно смоченный раствором щелочи, опрыскивают из пульверизатора раствором фенолфталеина.
Четвертый молодец
Дай, царевна, свой платок.
Подошел сейчас мой срок.
И прошу поверить мне
Не сгорит платок в окне!
Демонстрационный опыт « Несгораемый платок»: носовой платок смачивают водой, затем наносят раствор ацетона и поджигают.
Пятый молодец
Что же, мой пришел черед!
Заявляю на перед,
Что без всякого пруда
Вспыхнет пламенем вода!
Демонстрационный опыт «Спирт – катализатор»: в ступку помешают концентрированную кислоту и перманганат калия, и аккуратно помещают деревянные стружки, затем капают немного спирта.
Царь
Ох, потешили меня,
Почудили славно,
Но за всеми чудесами
Не забыл о главном.
Что же скажет дочь моя?
Кто же победитель?
Царевна
Вот, что я вам скажу,
Дорогой родитель!
Все достойны похвалы,
Выбрать очень сложно,
И обидеть мне кого-то
Просто невозможно!
Хоть и много я читала,
Но, увы не все познала.
Помогите мне скорей
Отыскать учителей,
Чтоб чудесную науку
Мне освоить побыстрей.
Царь
Я на пенсию собрался
Только малость просчитался.
Рановато на покой –
Подожду годок – другой.
Видно, так тому и быть –
Нужно дочку доучить!
В жизни всякая наука
Может пригодиться.
Вот поэтому так важно
Химию учить!
Царевна показывает занимательные опыты.
Сказочник
Тут и сказочке конец!
Кто все понял – молодец!
[Прелесть химии] Зачем учить физхимию?
Все статьи из цикла “В чем прелесть предмета”
Другие статьи из цикла “В чем прелесть химии”:
Строительные блоки материи
Неорганическая химия
Органическая химия
Полимеры
Синтез жизни
Чистый воздух
Химия и медицина: химическое оружие, аспирин и плесень
Так сложилось, что уже со школьной скамьи химия, физика и биология существуют раздельно в сознании у многих людей. На самом же деле, биология очень тесно связана с химией, а та, в свою очередь, тесно связана с физикой. И химия, и физика, и биология – естественные науки, которые существуют для того, чтобы объяснять явления окружающего нас мира.
Вовсе неудивительно, что они неделимы.
Цикл наших статей называется “В чем прелесть химии”, но сегодня речь зайдет о великом и могучем разделе химии, который тесно переплетается с другой наукой – физикой.
Физическая химия – очень массивный раздел, предсказывающий поведение атомов, молекул, химических процессов и систем с помощью законов физики. Физическая химия слишком необъятна, чтобы рассмотреть ее полностью в рамках одной публикации, поэтому выделим три основные ее части: квантовую химию, химическую термодинамику и динамику химических систем. В этой статье мы посмотрим на каждый раздел поближе, изучим его базовые принципы и историю, а также посмотрим, что из себя он представляет сейчас.
Важно заметить, что квантовая химия – это применение квантовой механики к химическим системам, а химическая термодинамика – условное название термодинамики в химии. Поэтому, когда речь будет заходить о квантовой химии и химической термодинамике, мы скорее будем говорить о квантовой механике и термодинамике в целом.
Термодинамика
Почему одни реакции случаются, а другие – нет? А почему некоторые реагенты надо нагреть, чтобы реакция начала протекать? А почему существуют реакции, которые наоборот протекают быстрее при более низких температурах? Ответы на эти и многие другие вопросы дает химическая термодинамика.
Химическая термодинамика – наука, в центре которой стоит трансформация энергии в окружающем нас мире. Ученые издавна имели под рукой объекты изучения и методы анализа термодинамики, поэтому этот раздел увидел свет одним из первых.
У химической термодинамики, как и у любого раздела естественных наук, есть свой свод базовых правил и законов. Первый закон термодинамики формулировался Германом Гессом, Юлиусом Робертом фон Майером, Рудольфом Клаузиусом, Уильямом Ренкином и другими знаменитыми учеными на протяжении полувека.
Первый закон термодинамики – это всем известный закон сохранения энергии. Он гласит, что энергия не берется из ниоткуда и не уходит в никуда.Ветряные мельницы – один из примеров закона сохранения энергии. Фотография от Luca Bravo с Unsplash
Рассмотрим обычный воздушный шарик в качестве химической системы. Он герметичен, но при этом ничто не мешает нагреть или охладить этот шарик. Изменить энергию газа внутри шарика возможно двумя путями: нагреть или охладить его или же совершить механическую работу над этим шариком, например, сжав или растянув его. Таким образом, путем теплопередачи или совершения работы энергия газа внутри шарика может изменить свое значение, не появляясь и не пропадая бесследно. Отсюда следует формула первого закона термодинамики: \[ \Delta U = q – w \], где \( \Delta U \) – изменение внутренней энергии; \( q \) – теплота, переданная системе; \( w \) – работа, совершенная системой.
Чтобы обсудить второй закон термодинамики, нам необходимо ввести функцию, которую ученые прозвали энтропией.
Энтропия – это величина, описывающая хаос.
Да-да, именно хаос.
Энтропия описывает естественное стремление материи к хаосу, проявляющееся во многих формах. Представим любимую вазу вашей мамы, мирно стоящую на столе. Эта ваза обладает рядом параметров: массой, высотой, толщиной, плотностью, прозрачностью стекла и многим другим. В этот список можно добавить еще один параметр – энтропия вазы. Вся система (ваза) обладает неким значением энтропии. Вдруг ваза неудачно приземляется на пол, и нет уже никакой вазы в привычном понимании, а вместо нее – россыпь осколков. Аккуратно собранные осколки будут весить так же, как и сама ваза, некогда стоявшая на столе. А что насчет энтропии? Если бы существовал способ измерить абсолютное значение энтропии, то энтропия системы этих осколков была бы равна величине, отличной от энтропии целой вазы. Что очень логично! Ведь энтропия – это мера беспорядка, а множество стеклянных осколков действительно будут более удачным описанием беспорядка, нежели целая ваза.
Вот так на простом примере с любимой вазой мамы раскрывается второй закон термодинамики.
Его можно сформулировать по-разному и опираться на разные явления физического мира, но мы выразим его следующим образом: всякая система стремится к наибольшему беспорядку.
Теперь, разобрав первый и второй законы термодинамики, мы можем перейти к одной из важнейших задач химии – ответу на вопрос “а если мы смешаем два соединения, что-то случится?”. Рассмотрим на примере.
Основными составляющими воздуха, которым мы дышим, являются азот и кислород, однако из кислорода и азота может образовываться сильнодействующий яд – бурый газ диоксида азота \( NO_2 \), в народе известный как “лисий хвост”. Но воздух вовсе не бур и не ядовит, так как в обычных условиях эта реакция не протекает. \[ N_2 + 2O_2 \rightarrow 2NO_2 \]
Бурый газ \(NO_2\). ИсточникКак же с точки зрения химической термодинамики установить, будут ли реагировать два определенных вещества? Возможно, вы решите посмотреть на изменение энергии в ходе реакции и предпочтете ту реакцию, в которой система стремится к минимальной энергии.
В конце концов, об энергии так часто говорится, особенно в рамках школьной программы, что вполне логично предположить, что она является главным мерилом всего. Однако, это не так! Химическая термодинамика утверждает, что спонтанны лишь те реакции, что не противоречат второму закону термодинамики.
Как это показать математически? Во-первых, нужно учесть изменение энтропии в ходе реакции \( \Delta S\). Во-вторых, важно помнить, что второй закон термодинамики описывает всю Вселенную, а не только одну систему (определенную реакцию), поэтому нужно еще учесть изменение энтропии окружающей среды. А энтропия окружающей среды изменяется за счет выделения или поглощения тепла в ходе реакции, изменение которого обозначается \( \Delta H\). В итоге, после нехитрых преобразований мы получаем энергию Гиббса \( \Delta G\) – метрику спонтанности реакций: \[ \Delta G = \Delta H – T \cdot \Delta S\]
Здесь мы ввели новую функцию под названием энтальпия. Энтальпия, \( H \) – это еще один термодинамический параметр, который является суммой внутренней энергии системы с произведением объема на давление: \[ H = U + P\cdot V ,\] где \( U \) – внутренняя энергия системы, \( P \) – давление, \( V \) – объем.
Вообще, расчет абсолютного значения энтальпии по этой формуле – задание невыполнимое, так как оно включает в себя определение абсолютного значения внутренней энергии системы.
Однако не составит труда определить изменение энтальпии \( \Delta H \) в ходе реакции. \[ \Delta H = H_f – H_i = U_f + P_fV_f – U_i – P_iV_i\ = \Delta U + \Delta (PV) \]
А если мы посмотрим внимательнее на вторую часть уравнения, то мы можем увидеть, что \( \Delta (PV) = w \), где \( w \) – механическая работа. Таким образом, все выражение становится похожим на первый закон термодинамики, и тогда: \[ \Delta H = \Delta U + \Delta (PV) \ = q \]
Теперь мы с вами знаем, как определить значение изменения энтальпии – просто определить количество тепла, полученного системой в ходе реакции. С помощью изменения энтальпии можно посчитать и изменение энергии Гиббса. Если значение изменения энергии Гиббса некого процесса будет отрицательным, то реакция протекает при данной температуре. В случае положительного значения – реакция не происходит.
{\circ} C \)) изменение энергии Гиббса будет равно: \[ \Delta G = 33.2 кДж/моль – (298 К)\cdot(-249 Дж/моль \cdot К) = 51.3 кДж/моль \]
Величина положительная, из чего следует, что реакция не протекает при комнатной температуре. Вот так, очень просто химическая термодинамика может предсказать, будет ли протекать та или иная реакция!
Кванты
“Я думаю, что смело могу утверждать: квантовую механику не понимает никто”
– Ричард Фейнман
В начале прошлого века величайшие умы человечества столкнулись с проблемой – задачей об абсолютно черном теле. Давайте представим, что у нас существует некое тело, и, нагреваясь, оно будет излучать волны определенной частоты. Сначала тело покраснеет, а потом и вовсе побелеет. Ученые того времени хотели установить зависимость интенсивности излучаемых волн от температуры тела, но сразу же обнаружили парадокс, который окрестили ультрафиолетовой катастрофой. Британские ученые Рэлей и Джинс вывели формулу, описывающую интенсивность излучаемых волн при различных температурах.
{h \nu / k_B T} – 1} \]
Не пугайтесь, если формулы кажутся вам страшными. Главное, обратите внимание, что они немного похожи.
Планк понимал, что его формула – это нечто революционное, так как в результате вывода он получил новую величину, h, которую считал новой фундаментальной константой. Сам Планк назвал ее “квантом действия”, но сейчас мы с вами именуем ее «постоянной Планка». В чем же на самом деле была революционность формулы Планка?
Во-первых, согласно формуле Планка стало ясно, что энергия – это дискретная величина. Это означает, что энергия не может принимать абсолютно любое значение, а может лишь находиться на определенных “ступеньках”. Кстати, говоря “ясно”, имеется в виду, что это очевидно нам с вами, а вот каких-то \(100\) лет назад это было объектом жарких споров в научном сообществе, которые не утихали десятилетиями.
Во-вторых, именно введенные Планком новые константы и понятие о дискретности энергии и положили начало развитию новому разделу физики – квантовой механике.
Но почему это все вообще важно химикам? Квантовая механика выходит на сцену в те моменты, когда бессильна классическая. На атомарном уровне законы классической механики не работают, и чтобы разобраться, как устроены электроны, отвечающие за все химические свойства, мы и продолжаем изучать и погружаться глубже в малопонятный нам мир квантовой химии.
Следом за Планком последовали открытия и других ученых, прорубившие окно в мир квантовой механики. Луи де Бройль, например, описал теорию корпускулярно-волнового дуализма, подразумевающую, что электрон (а также фотон и многие другие частицы) не является просто частицей в привычном нам понимании, а также может обладать и волновыми свойствами. Связь между корпускулярными (с др.-греч. корпускула – частица) и волновыми свойствами описывается волной де Бройля:
\[ \lambda = \frac{h}{p} \], где \( \lambda \) – длина волны; \( h \) – постоянная Планка; \( p \) – импульс движущейся частицы.
Корпускулярно-волновой дуализм – это очередное доказательство того, что планетарное представление о строение атома – это лишь упрощение реального положения дел.
В атоме электроны не вращаются по четким орбитам вокруг ядра. Согласно квантовой теории их поведение описывается функцией, прозванной волновой (\( \psi \)). Таким образом, электрон – это и волна, и частица в одном лице, а орбиталь – это та область пространства, где описана волновая функция электрона.
В первые годы своего становления квантовая механика порождала много споров и скандалов, но сейчас ее существование не оставляет каких-либо сомнений. За годы её становления появилось много ученых, имена которых находятся на слуху: Шрёдингер, описавший поведение электрона, Гейзенберг, записавший уравнение неопределённости, Фейнман, давший начало квантовой электродинамике, и многие другие. Об этих явлениях вы можете подробнее почитать в статье “Я знаю, что ничего не знаю”, написанной в рамках проекта “В чем прелесть физики”.
Динамика и химическая кинетика
Чтобы описывать протекание химических процессов, необходимо понимать, как различные элементы химической системы взаимодействуют между собой. Изучением таких взаимодействий занимается химическая динамика.
Химическая динамика – довольно крупный раздел, поэтому сейчас остановимся только на одном из самых важных его подразделов, изучающем скорость реакций. Этот подраздел – химическая кинетика. Именно благодаря кинетике можно разобраться, почему одни реакции протекают быстро, а другие – медленно, и предположить, как ускорить один процесс и избежать образования нежелательных продуктов в другом.
Для начала разберемся, что же такое химическая реакция в своей сущности? Для любой реакции необходимы реагенты – вещества (это могут быть и атомы, и молекулы, и ионы, и радикалы), которые будут претерпевать изменения, превращаясь в продукты. Но для протекания реакции реагентам недостаточно просто превратиться в продукт, перед этим им необходимо преодолеть некий энергетический барьер.
Чем более велик этот барьер, тем сложнее реагентам его преодолеть, что и делает химическую реакцию медленнее.
Чаще всего под химической реакцией мы представляем простое столкновение пары частиц, но за одной простой строчкой химического уравнения может скрываться очень сложный процесс, состоящий из нескольких стадий. Как показано на изображении ниже, одна простая реакция образования иодоводорода состоит из трех стадий. Изучением таких механизмов образования веществ также занимается химическая кинетика, что помогает улучшить процессы производства различных химических соединений.
Механизм образования йодоводорода состоит из трех стадийВ химической кинетике появляется новая величина, известная как константа скорости химической реакции (строчная k), без которой никакой химической кинетики и не было бы.
Известно, что скорость химической реакции зависит от количества реагентов в системе: зачастую чем больше реагентов, тем быстрее протекает реакция. Так вот, константа скорости описывает, насколько быстро протекает реакция вне зависимости от количества реагента.
Теперь, имея общее представление о химической реакции, приходит осознание, насколько сильно ее скорость подвержена влиянию разнообразных факторов: от температуры до пространственного расположения молекул. Все эти факторы находят свое место в математических уравнениях, вроде уравнения Аррениуса, связывающего константу скорости, энергетический барьер, температуру и некоторые физические постоянные. Таким образом, зная энергетический барьер реакции, вполне можно рассчитать, как изменится скорость реакции при увеличении температуры с привычной комнатной до, скажем, \(200\) градусов по Цельсию.
Один из важных подразделов химической кинетики – это катализ. Когда упомянутый энергетический барьер слишком высок, реакция протекает очень медленно.
Чтобы преодолеть слишком высокий энергетический барьер для быстрого протекания реакции, часто необходимы экстремальные условия ( высокое давление и температура). Но создание этих самых экстремальных условий – дорогостоящий, энергозатратный и временами опасный процесс, поэтому химики стараются ускорять химические реакции другими способами. В таких случаях на помощь приходят катализаторы. Катализатор – это вещество, которое буквально ускоряет реакцию, но при этом само в результате реакции не расходуется. Катализатором может быть и маленькая молекула, и очень большой белок.
Наверняка, каждый человек хотя бы раз сталкивался с феноменом катализа в своей жизни. Возьмем, к примеру, перекись водорода – знакомый флакон, встречающийся во многих аптечках. Реакция разложения перекиси водорода выглядит следующим образом: \[ 2H_2O_2 \rightarrow 2H_2O + O_2 \] Эта реакция протекает очень медленно, так как её энергетический барьер достаточно велик. Но как только вы начнёте обрабатывать ссадину раствором перекиси, сразу же заметите бурное выделение газа кислорода, что свидетельствует о быстром протекании реакции.
Почему это происходит? Попадая на ссадину, перекись взаимодействует с ферментами крови, биологическими катализаторами организма, которые и ускоряют реакцию разложения.
В современной химии синтез новых катализаторов – это объект работы множества лабораторий по всему миру. Новые катализаторы могут помочь нам удешевить некоторые промышленные процессы, сделать синтез лекарств более точным и сымитировать работу биологических катализаторов in vitro.
in vitro означает эксперименты над живыми клетками, которые проводятся вне их биологической среды обитания. Иными словами, эксперименты в пробирке.
Вывод
Физическая химия велика и необъятна, а ее элементы есть в любом химическом исследовании. Анализ сложных органических молекул, контроль производства желаемого продукта в ходе органического синтеза, дизайн сложных биомолекул, разработка инновационных биотехнологий – все это и многое другое есть результат нашего понимания физической химии.
Фонд «Beyond Curriculum» публикует цикл материалов «В чем прелесть предмета» в партнерстве с проектом «Караван знаний» при поддержке компании «Шеврон». Караван знаний – инициатива по исследованию и обсуждению передовых образовательных практик с участием ведущих казахстанских и международных экспертов.
Редактор статьи: Дарина Мухамеджанова
Руководство для студентов – Учебный центр
В чем уникальность изучения химии? И что общего у него с другими курсами? Этот документ приоткрывает завесу над химией и рассказывает об уникальных проблемах обучения, которые представляет собой химия, и аспектах курсов, которые являются общими с курсами в других областях. Затем мы обсудим ресурсы знаний и человеческие ресурсы, доступные студентам бакалавриата, изучающим химию в UNC Chapel Hill.
Химия: редкий (учебный) элемент
Точно так же, как в спорте или музыке, вы не будете читать о беге, а затем выходить и бежать марафон.
И вы бы неделями читали о том, как играть музыку, а затем попытались бы сыграть концерт на живом музыкальном представлении. Химия на самом деле очень похожа – курсы основаны на прикладных концептуальных упражнениях, берут знания, полученные из учебных материалов и текстовых материалов, и используют их в задачах.
Обучение химии также включает в себя разработку и использование наглядных пособий, помогающих понять химические концепции и механизмы взаимодействия. Заучивание здесь только уведет вас; вам нужно ознакомиться как с концептуальным пониманием, так и с применением, чтобы быть готовым к сценариям и вопросам, с которыми вы никогда раньше не сталкивались.
Это элементарно
Чтение учебников и посещение лекций помогут вам изучить элементы периодической таблицы, а также их физические свойства и правила, управляющие их взаимодействием. Однако концептуальное применение этих правил — это то, что отличает химию от других предметов и, следовательно, требует определенного типа мышления и изучения.
Химия на самом деле имеет больше общего с другими курсами, основанными на правилах, такими как математика, физика и даже лингвистика.
Все дело в процессе — думайте о том, что мы делаем
Сосредоточение внимания на шагах, которые мы предпринимаем, а также на наших основных оправданиях и причинах для этого позволяет достичь нескольких важных целей. Во-первых, это помогает нам визуализировать и сформулировать наше обоснование шагов по решению проблемы. Кроме того, если у вас возникла проблема с проблемой, с которой вам нужна помощь, вы можете повторить свои шаги и обоснование.
Несколько вопросов, которые помогут вам подумать о вашем процессе:
- Чем вы сейчас занимаетесь?
- Как они работают?
- Чему мы можем научиться на примере того, что работает хорошо?
- Как мы можем изменить/улучшить эти подходы, чтобы опираться на то, что вы испытали до сих пор?
- Есть ли практическое применение для задач, которые вы изучаете в классе?
Решение проблемы можно разбить на этапы, используя следующие вопросы:
- Можете ли вы взять проблему и решить ее? Какие шаги? Почему ты это делаешь?
- Для каждого шага можете ли вы сказать «Я сделал это, потому что…»?
Пример отработки процесса
Задача 8. 23 | Шаги к решению 8.23 | «Я сделал это, потому что» |
|---|---|---|
| Определить объем, занимаемый 2,34 граммами углекислого газа по стандарту STP | Изменить PV = nRT на это: V = nRT / P | Заменитель: V = [(2,34 г / 44,0 г моль¯1) (0,08206 л атм моль¯1 K¯1(273,0K)]/1,00 атм |
| Значащие цифры: V=1,19 л (до трех знаков фиг.) |
Гибкое мышление в STEM — сценарии «что, если» и повторное обучение
Еще одним важным компонентом обучения химии является продумывание сценариев, которые изменяют компоненты задачи. Например, в задаче, связанной с продуктами реакции, мы можем ввести такой вопрос: «Я хорошо разбираюсь в этой реакции. Теперь, что, если он изменится? Что, если то, на объяснение и понимание которого я только что потратил время, изменится — какова новая картина?
Подобно изменению сценария, еще один подход к обучению гибкому мышлению заключается в повторном преподавании материала курса таким образом, чтобы его могли понять неспециалисты.
Преподавание информации и концепций другим людям, которые сами по себе ничего не знают, может быть очень полезной возможностью объяснить вещи таким образом, чтобы вы поняли, а также дать этому человеку возможность задать дополнительные вопросы. Объяснение чего-либо и ответы на вопросы помогают вам думать о концепциях совершенно по-другому.
Написание тестовых вопросов в STEM — активируйте процесс обучения
Активное написание вопросов, которые преподаватель может задать во время работы с материалом, не только помогает более широко осмыслить взаимосвязь между обучением и оцениванием, но также помогает создать личное учебное пособие, которое могут быть полезны при подготовке к тесту. Кроме того, такой подход дает вам возможность критически относиться к предмету, уделять время обучению и может повысить вашу уверенность в себе при подаче материала и понятий.
Примеры вопросов, которые можно задать себе:
- Если бы вы собирались написать вопрос для этой темы и задать его с целью проверить, действительно ли я понимаю концепцию, что бы вы спросили?
- Если вы задаете вопрос с несколькими вариантами ответов, каким будет ваш отвлекающий ответ?
- Какие квалификаторы вы бы включили? Вы бы использовали такие слова, как ВСЕГДА или НИКОГДА?
Изучение корневых слов в STEM — поиск ответов в терминах
У студентов так много знаний, что иногда бывает трудно извлечь эти знания и применить их в данный момент — будь то коучинг или экзамен.
Если есть понятие или термин, которых вы не знаете, есть несколько подходов к раскрытию определения. Одним из примеров является распаковка компонентов термина, например, Окислительное фосфорилирование . В случае, когда вы не уверены, что может означать подобный термин, самое время проработать его, разбив понятие или термин на более мелкие части.
Использование практических тестов в STEM
Практические тесты и предыдущие экзамены, которые студент уже сдал, играют важную роль в курсах химии. Вопросы с множественным выбором дают возможность просмотреть вопросы, в которых вы ошиблись, определить свое отношение к проблеме и извлечь уроки из ошибки. Но вопросы с несколькими вариантами ответов также дают возможность работать с вопросами, на которые вы ранее ответили правильно, используя другие невыбранные ответы, чтобы обосновать, почему каждый из этих вопросов неверен. Например, вы можете написать «Этот ответ был бы правильным, если бы…» или «Этот ответ неверен, потому что…»
Практические тесты также дают представление о том, как преподаватель думает о материале курса, а также об общей психологии и синтаксисе, используемых для описания вопросов.
Это включает в себя возможность определить, как инструкторы пишут отвлекающие ответы, которые призваны ввести учащихся в заблуждение. В дополнение к повторной работе над предыдущими вопросами и пониманию языка теста, практические экзамены также являются ресурсами, помогающими студентам выяснить, на чем они должны сосредоточиться при подготовке.
Дополнительная информация и ресурсы
Какие учебные ресурсы и подходы доступны для студентов в кампусе?
| Стадия обучения | Обучение | Местоположение |
|---|---|---|
| Источники информации | Книга | Печать; Цифровой | Лекция | В кампусе |
| Освоение химии: видео | Цифровой | |
| Обработка информации | Примечания | Книга (заметки для чтения) |
| Интерактивные рабочие листы | Лекция (перевернутый класс) | |
| Применение информации | Практические задачи | Книга |
| Вопросы о саженцах | Цифровой | |
| Вопросы по химии | Цифровой |
К кому мы можем обратиться, когда нам нужна небольшая помощь с концепциями, разъяснениями и вопросами?
| Кто? | Где / Как? |
|---|---|
| Преподаватель курса/профессор | Часы работы отдела |
| Ассистент преподавателя курса / наставник | Еженедельные обзорные сессии |
| Специалист по обучению химии | Планирование встреч в учебном центре |
| Учебный центр Равные наставники | Репетиторство |
| Одноклассники, друзья и семья | Учеба с одноклассниками |
Дополнительные ресурсы по химии: STEM в Учебном центре
Эта работа находится под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.
0 License.
Вы можете воспроизвести его для некоммерческого использования, если вы используете весь раздаточный материал и указываете источник: The Learning Center, University of North Carolina at Chapel Hill
Если вам нравится пользоваться нашими раздаточными материалами, мы благодарим вас за благодарность.
Сделать подарок
Лучшие практики машинного обучения для химии
Лучшие практики машинного обучения для химии
Скачать PDF
- Комментарий
- Опубликовано:
- Нонгнуч Артрит ORCID: orcid.org/0000-0003-1153-6583 1,2 na1 ,
- Кит Т. Батлер 3 ,
- Франсуа-Ксавье Кудер
ORCID: orcid.
org/0000-0001-5318-3910 4 , - Сынву Хан 5 ,
- Александр Исаев ORCID: orcid.org/0000-0001-7581-8497 6,7 ,
- Анубхав Джайн ORCID: orcid.org/0000-0001-5893-9967 8 и
- …
- Арон Уолш ORCID: orcid.org/0000-0001-5460-7033 9,10
Природа Химия том 13 , страницы 505–508 (2021 г.)Процитировать эту статью
39 тыс. обращений
91 Цитирование
204 Альтметрический
Сведения о показателях
Предметы
- Вычислительная химия
- Базы данных
- Разработка методов
- Публикации
Статистические инструменты, основанные на машинном обучении, интегрируются в рабочие процессы химических исследований.
Мы обсуждаем элементы, необходимые для обучения надежных, повторяемых и воспроизводимых моделей, и рекомендуем набор рекомендаций для отчетов по машинному обучению.
У вас есть полный доступ к этой статье через ваше учреждение.
Скачать PDF
Скачать PDF
Химия уже давно извлекает выгоду из использования моделей для интерпретации закономерностей в данных, от уравнения Эйринга в химической кинетике, шкал электроотрицательности для описания химической стабильности и реакционной способности до подходов поля лигандов, которые связывают молекулярную структуру и спектроскопию. Такие модели обычно имеют форму воспроизводимых уравнений в замкнутой форме и остаются актуальными на протяжении десятилетий. Однако правила химии часто ограничиваются конкретными классами систем (например, счет электронов для полиэдрических боранов) и условиями (например, термодинамическое равновесие или стационарное состояние).
За рамками, где применимы простые аналитические выражения или могут быть рассчитаны сложные численные модели, статистическое моделирование и анализ становятся ценными исследовательскими инструментами в химии. Они дают возможность обнаружить новые или более общие отношения, которые ранее ускользали от человеческой интуиции. Тем не менее, практикующие эти методы должны следовать тщательным протоколам для достижения уровней достоверности, воспроизводимости и долговечности, аналогичных уровням установленных методов.
Цель этого комментария состоит в том, чтобы предложить стандарт «наилучшей практики», чтобы гарантировать, что модели, разработанные с помощью статистического обучения, являются надежными, а наблюдаемые эффекты воспроизводимы. Мы надеемся, что соответствующий контрольный список (рис. 1 и дополнительные данные 1) будет полезен авторам, рецензентам и читателям для критической оценки и обеспечения определенной степени стандартизации обучения и отчетности по моделям машинного обучения. Мы предлагаем издателям создать правила подачи и политику воспроизводимости для рукописей с машинным обучением с помощью предоставленного контрольного списка. Мы надеемся, что многие ученые возглавят эту кампанию и добровольно предоставят контрольный список машинного обучения в поддержку своих статей.
Этот предлагаемый контрольный список также представлен в качестве дополнительных данных 1.
Полноразмерное изображение
Развитие машинного обучения и обеспечение его ЧЕСТНОСТИ
Применение статистических методов машинного обучения в химии имеет долгую историю 1 . Алгоритмические инновации, улучшенная доступность данных и увеличение мощности компьютеров привели к беспрецедентному росту в этой области 9.0244 2,3 . Расширяя предыдущее поколение высокопроизводительных методов и опираясь на множество доступных обширных и курируемых баз данных, способность сопоставлять химическую структуру молекул и материалов с их физическими свойствами была широко продемонстрирована с использованием обучения с учителем как для регрессии (например, , скорость реакции) и проблемы классификации (например, результат реакции). Примечательно, что молекулярное моделирование выиграло от межатомных потенциалов, основанных на гауссовских процессах 4 и искусственные нейронные сети 5 , которые могут воспроизводить структурные преобразования за долю стоимости, необходимой для стандартных методов моделирования из первых принципов. Сама исследовательская литература стала ценным ресурсом для извлечения скрытых знаний с использованием обработки естественного языка, как это недавно применялось для извлечения рецептов синтеза неорганических кристаллов 6 . Помимо интеллектуального анализа данных, эффективное исследование химического гиперпространства, включая решение обратных задач проектирования, становится доступным благодаря применению автокодировщиков и генеративных моделей 7 . К сожалению, отсутствие прозрачности в отношении методов, основанных на данных, заставило некоторых ученых усомниться в достоверности результатов и утверждать, что область сталкивается с «кризисом воспроизводимости» 8 .
В рамках химии 9 продолжается переход к открытой научной экосистеме, которая включает воспроизводимые рабочие процессы и публикацию вспомогательных данных в машиночитаемых форматах. В вычислительной химии были исследованы воспроизводимость и реализация основных методов, таких как теория функционала плотности.0244 10 . В этом и других исследованиях 11 предложены открытые стандарты, которые дополняются наличием онлайновых баз данных. То же самое необходимо сделать для методов, управляемых данными. Машинное обучение для химии представляет собой развивающуюся область, где данные являются жизненно важным товаром, но протоколы и стандарты еще не установлены. Как и в случае любого научного отчета, важно, чтобы было доступно достаточно информации и данных, чтобы исследование машинного обучения можно было критически оценить и воспроизвести. Как сообщество, мы должны работать вместе, чтобы значительно повысить эффективность, действенность и воспроизводимость моделей машинного обучения и наборов данных, придерживаясь руководящих принципов FAIR (находимость, доступность, совместимость, повторное использование) для управления научными данными и управления ими 12 .
Ниже мы приводим ряд рекомендаций, которые следует учитывать при создании и применении моделей машинного обучения. Это должно помочь в разработке надежных моделей, обеспечить ясность для рукописей и укрепить доверие, необходимое для того, чтобы статистические инструменты получили широкое признание и применимость в химии.
Рекомендации по использованию моделей машинного обучения
1. Источники данных
Качество, количество и разнообразие доступных данных накладывают верхний предел на точность и универсальность любой производной модели. Использование статических наборов данных (например, из установленных химических баз данных) приводит к линейному процессу построения модели от сбора данных до обучения модели. Напротив, динамические наборы данных (например, из управляемых экспериментов или расчетов) ведут к итеративному процессу построения модели, который иногда называют активным обучением: сбор данных → обучение модели → использование модели для выявления недостающих данных → повторение. Следует соблюдать осторожность при выборе данных в обоих режимах.
Большинство источников данных необъективны. Смещение может возникать из-за метода, используемого для создания или сбора данных, например, из-за экспериментальной техники, которая более чувствительна к более тяжелым элементам, или из наборов данных, основанных на моделировании, которые отдают предпочтение материалам с небольшими кристаллографическими элементарными ячейками из-за ограничений доступной вычислительной мощности. Предвзятость также может возникать в контексте набора данных, собранного для конкретной цели или конкретным подсообществом, как недавно было исследовано в отношении выбора реагентов и условий реакции, используемых в неорганическом синтезе 13 . Классический пример опасностей предвзятого набора данных произошел 3 ноября 1948 года, когда заголовок газеты Chicago Tribune гласил: «Дьюи побеждает Трумэна» на основании прогнозируемых результатов президентских выборов в США, состоявшихся накануне. По правде говоря, Трумэн победил Дьюи (303–189 в Коллегии выборщиков). Источник ошибки? Использование телефонных опросов в то время, когда телефоны были в основном у богатых (и склоняющихся к республиканцам) граждан. Можно представить себе аналогичные ошибки выборки в отношении наборов данных по химическому составу, где определенные классы «модных» соединений, таких как дихалькогениды металлов или перовскиты галогенидов, могут широко присутствовать, но не отражают разнообразие всех материалов.
Важно определить и обсудить источники и ограничения набора данных. Смещение может быть преднамеренным и желательным, например, при построении межатомных потенциалов из областей поверхности потенциальной энергии, которые являются наиболее важными 14 , но любое смещение или попытки его смягчения следует обсудить.
Базы данных часто развиваются с течением времени, добавляются новые данные (непрерывно или в виде пакетных выпусков). Из соображений воспроизводимости важно, чтобы эти базы данных использовали какой-либо механизм контроля версий (например, номера выпусков, версии Git или метки времени) как часть метаданных и поддерживали долгосрочную доступность для предыдущих версий базы данных.
Мы рекомендуем перечислить все источники данных, задокументировать стратегию выбора данных и указать даты доступа или номера версий. Если данные защищены или проприетарны, альтернативой может быть минимально воспроизводимый пример с использованием общедоступного набора данных.
2. Очистка и обработка данных
Необработанные наборы данных часто содержат ошибки, пропуски или выбросы. Обычно базы данных содержат более 10% ошибочных данных. Действительно, одно исследование показало, что 14% данных, описывающих упругие свойства кристаллов в проекте «Материалы», являются нефизическими9.0244 15 . Этапы очистки включают удаление дубликатов, записей с отсутствующими значениями, непоследовательных или нефизических значений или преобразований типов данных. Курирование данных также может быть выполнено до публикации исходного набора данных. Эта очистка данных может также включать нормализацию и гомогенизацию, когда объединяются несколько источников. Следует уделить внимание характеристике возможных расхождений между источниками и влиянию гомогенизации на производные модели машинного обучения. Значительное влияние качества данных на производительность модели и важность тщательной обработки данных были подчеркнуты в тесно связанной области хемоинформатики 9.0244 16,17 . Одно основополагающее исследование показало примеры того, как накопление ошибок в базе данных и неправильная обработка химических структур могут привести к значительным потерям предсказательной способности моделей машинного обучения 18 . При обнаружении ошибок в общедоступных базах данных важно сообщить об этом специалисту по сопровождению набора данных в рамках исследовательского процесса.
Способность статистической модели быть «верной по неправильным причинам» может проявляться, когда истинный сигнал коррелирует с ложным в данных. В одном примечательном примере высокоточная модель была обучена для прогнозирования характеристик перекрестной связи Бухвальда-Хартвига 9.0244 19 . Полученные результаты натолкнули на мысль, что почти такой же точности можно было бы достичь, если бы все функции в наборе данных были заменены случайными последовательностями цифр 20 .
Мы рекомендуем описать все этапы очистки, примененные к исходным данным, а также предоставить оценку объема данных, удаленных и измененных в ходе этого процесса. Поскольку невозможно вручную проверять большие базы данных, решающее значение имеет внедрение и совместное использование полуавтоматических рабочих процессов, интегрирующих конвейеры курирования данных.
3. Представление данных
Химическая информация одного и того же типа может быть представлена разными способами. Выбор представления (или кодирования) имеет решающее значение при построении модели и может быть столь же важным для определения производительности модели, как и выбор метода машинного обучения. Поэтому важно оценивать различные представления при построении новой модели. Для представления молекул и протяженных кристаллов разработаны различные подходы. Некоторые охватывают глобальные особенности всей молекулы или кристаллографической элементарной ячейки, в то время как другие представляют локальные особенности, такие как связывающие среды или фрагменты, а некоторые объединяют оба аспекта. Можно использовать как созданные вручную дескрипторы, которые используют предварительные знания (и часто являются эффективными в вычислительном отношении), так и общие изученные дескрипторы (беспристрастные, но обычно требовательные к вычислительным ресурсам). В химии выгодно, чтобы выбранное представление подчинялось физическим инвариантам системы, таким как симметрия 21 . Хотя есть смысл в разработке новых подходов, рекомендуется сравнение с установленными методами (как по точности, так и по стоимости), чтобы были очевидны преимущества и недостатки.
Мы рекомендуем указывать методы, используемые для представления данных, и сравнивать их со стандартными наборами функций. Целесообразно опираться на опыт опубликованных схем представления химических веществ и их эталонных реализаций в стандартных открытых библиотеках, таких как RDKit (https://www.rdkit.org), DScribe (https://singroup.github.io/dscribe). ) и Matminer (https://hackingmaterials.lbl.gov/matminer), прежде чем пытаться разработать новые.
4. Выбор модели
Существует множество разновидностей машинного обучения, от классических алгоритмов, таких как «машины опорных векторов», ансамблевых методов, таких как «случайные леса», до методов глубокого обучения, включающих сложные архитектуры нейронных сетей. Сообщается о высокой точности в задачах, связанных с химическими проблемами, для нейронных сетей на основе графов, предназначенных для представления связывающих взаимодействий между элементами 22,23 . Методы трансферного обучения позволяют обучать более совершенные модели из небольших наборов данных, которые распространены в химии, причем одним из успешных случаев является переобучение универсального межатомного потенциала на основе небольшого набора данных высококачественных квантово-механических расчетов 24 .
Однако сложность модели не связана с ее пригодностью для данной задачи: более высокая сложность не всегда лучше. На самом деле, сложность модели часто связана с уменьшением прозрачности и интерпретируемости. Использование шестислойной нейронной сети для прогнозирования афтершоков землетрясений 25 было предметом бурных онлайн-дебатов, а также формальным опровержением 26 , демонстрирующим, что один нейрон только с двумя свободными параметрами (в отличие от 13 451 оригинальная модель) может обеспечить тот же уровень точности. Этот случай подчеркивает важность базовых показателей, которые включают в себя выбор наиболее часто встречающегося класса (классификация), постоянное прогнозирование среднего значения (регрессия) или сравнение результатов с моделью без экстраполяционной способности, такой как 1-ближайший сосед, который по существу «выглядит вверх» ближайшая известная точка данных при составлении прогноза. В тех случаях, когда предлагаются альтернативы машинному обучению для традиционных методов, сравнение с современным уровнем техники является еще одним важным базовым тестом и общей мерой успеха модели.
Мы рекомендуем обосновать свой выбор модели, включив базовые сравнения с более простыми — даже тривиальными — моделями, а также текущим состоянием дел. Должна быть предусмотрена программная реализация, чтобы модель можно было обучить и протестировать с новыми данными.
5. Обучение и проверка модели
Обучение надежной модели должно уравновешивать недообучение и переоснащение, что важно как для параметров модели (например, веса в нейронной сети), так и для гиперпараметров (например, параметры ядра, функции активации, а также выбор и настройки алгоритма обучения). Три набора данных участвуют в построении и выборе модели. Учебный набор используется в качестве цели оптимизации для моделей, чтобы учиться на заданном выборе гиперпараметров. Независимый набор проверки используется для обнаружения переобучения во время обучения параметров. Гиперпараметры модели оптимизированы по производительности на проверочном наборе. Затем тестовый набор невидимых данных используется для оценки точности окончательной модели и снова для обнаружения переобучения. Эти три набора могут быть сформированы из случайных разбиений исходного набора данных или путем предварительной кластеризации данных по сходным типам, чтобы обеспечить получение разнообразного разбиения. При оценке точности обучения обычно проверяются и сообщаются среднеквадратические ошибки, но следует подтвердить, что точность достигается равномерно по всему набору данных.
Следует также указывать интенсивность вычислений в процессе обучения, поскольку полезность подхода для других будет зависеть от требуемых данных и ресурсов. Например, генеративные модели на основе последовательностей являются мощным подходом для молекулярного проектирования de novo, но их обучение с использованием рекуррентных нейронных сетей в настоящее время возможно только при наличии доступа к современным графическим процессорам и миллионам обучающих выборок 27 . Следуя общепринятой терминологии, проверочный набор используется только во время обучения, тогда как независимый тестовый набор используется для оценки обученной модели перед применением. Однако точность обученной модели на произвольном наборе тестов не является универсальной метрикой для оценки производительности.
Тестовый набор должен соответствовать предполагаемому диапазону применения. Например, модель, обученная на структурах и энергиях сольватации в кислых условиях, может быть точной на аналогичных данных, но не может быть перенесена в основные условия. Трудно сформулировать надежные меры точности испытаний. В одном исследовании оценивалась точность моделей машинного обучения, обученных прогнозировать усталостную прочность стали или критическую температуру сверхпроводимости с использованием случайной перекрестной проверки или сгруппированных с помощью стратегии разнесенного разделения 28 . В последнем сценарии точность модели существенно снизилась (падение производительности в 2–4 раза). Модели были чрезвычайно уязвимы для введения новых и немного отличающихся данных, вплоть до потери какой-либо предсказательной силы.
Разрабатываются методы валидации, направленные на проверку экстраполяционных (в сравнении с интерполяционными) характеристик путем исключения целых классов соединений (известных как отбор без учета класса или разделение каркаса) для тестирования 28 , или путем исключения крайних значений в наборе данных для тестирования 29 . Другим стандартным отраслевым подходом является перекрестная проверка с разделением по времени 30 , когда модель обучается на исторических данных, доступных на определенную дату, и тестируется на данных, которые создаются позже, имитируя процесс перспективной проверки.
Мы рекомендуем указать, как были получены наборы для обучения, проверки и тестирования, а также чувствительность производительности модели по отношению к параметрам метода обучения, например, когда обучение повторяется с разными случайными начальными значениями или порядком набор данных. Валидация должна выполняться для данных, относящихся к предполагаемому приложению.
6. Код и воспроизводимость
Кризис воспроизводимости наблюдается во всех областях исследований. Если оставить в стороне случаи откровенного неправомерного поведения и фабрикации данных, выборочное сообщение о положительных результатах широко распространено. Если копнуть глубже, то извлечение данных ( p — взлом) — это метод манипуляции, позволяющий найти результаты, которые можно представить как статистически значимые, что значительно увеличивает наблюдаемый эффект. «Гипотезирование после того, как результаты известны» (HARKing) предполагает представление апостериорной гипотезы в исследовательском отчете, как если бы она была на самом деле априорной гипотезой. Чтобы укрепить общественное доверие к науке и улучшить воспроизводимость опубликованных исследований, авторам важно сделать свои данные и код общедоступными. Это выходит за рамки чисто вычислительных исследований и инициатив, таких как «проект темных реакций», чтобы показать уникальную ценность неудачных экспериментов, о которых никогда не сообщалось в литературе 9.0244 31 .
Первые пять шагов требуют от исследователей множества вариантов выбора для обучения значимых моделей машинного обучения. В то время как обоснование этого выбора должно быть сообщено, одного этого недостаточно, чтобы справиться с бременем воспроизводимости 32 . Многие переменные, которые обычно не указываются в разделе методов публикации, могут сыграть роль в конечном результате — дьявол кроется в гиперпараметрах. Даже версии программного обеспечения важны, так как переменные по умолчанию часто меняются. Для крупных разработок отчет отдельного кода, например в Journal of Open Source Software , может подойти. Желательно сообщать о дополнительных пакетах программного обеспечения и версиях, необходимых для запуска рабочих процессов, о которых сообщается, что может быть достигнуто путем перечисления всех зависимостей, путем экспорта программной среды (например, среды conda) или путем предоставления автономных контейнеров для запуска кода. Разрабатываются инициативы для поддержки отчетов о воспроизводимых рабочих процессах, включая https://www.commonwl.org, https://www.researchobject.org и https://www.dlhub.org.
Мы рекомендуем, чтобы полный код или рабочий процесс был доступен в общедоступном репозитории, гарантирующем долгосрочное архивирование (например, онлайн-репозиторий, заархивированный с постоянным DOI). Предоставление кода позволяет не только точно воспроизвести исследование другими, но и подвергнуть его сомнению, критике и дальнейшему совершенствованию. Как минимум, должен быть предоставлен сценарий или электронный блокнот, содержащий все параметры для воспроизведения сообщаемых результатов.
Поддержание высоких цифровых стандартов
Эти новые приключения в химических исследованиях возможны только благодаря тем, кто внес свой вклад в лежащие в их основе методы, алгоритмы, коды и пакеты. Разработки в этой области поддерживаются философией открытого исходного кода, которая включает в себя размещение препринтов и предоставление открытого и бесплатного доступа к программному обеспечению. Будущий прогресс в решающей степени зависит от того, смогут ли эти исследователи продемонстрировать влияние своего вклада. Во всех отчетах не забывайте указывать методы и пакеты, используемые для того, чтобы сообщество разработчиков получило заслуженное признание.
Предложения, выдвинутые в этом комментарии, возникли в результате взаимодействия со многими исследователями и соответствуют другим взглядам на эту тему 33,34 . Несмотря на то, что в применении и развитии машинного обучения для химии заложены большие возможности и потенциал, мы должны установить и поддерживать высокий стандарт исследований и отчетности.
Ссылки
Gasteiger, J. & Zupan, J. Angew. хим. Междунар. Эд. 32 , 503–527 (1993).
Артикул Google ученый
Аспуру-Гузик А. и др. Нац. хим. 11 , 286–294 (2019).
КАС Статья Google ученый
Батлер, К. Т. и др. Природа 559 , 547–555 (2018).
КАС Статья Google ученый
Дерингер В.Л. и др. J. Phys. хим. лат. 9 , 2879–2885 (2018).
КАС Статья Google ученый
Кононова О. и др. Науч. Данные 6 , 203 (2019 г.).
Артикул Google ученый
Санчес-Ленгелинг, Б. и Аспуру-Гузик, А. Science 361 , 360–365 (2018).
КАС Статья Google ученый
Хатсон, М. Science 359 , 725–726 (2018).
Артикул Google ученый
Кудер, Ф. Х. Хим. Матер. 29 , 2615–2617 (2017).
КАС Статья Google ученый
Lejaeghere, K. et al. Наука 351 , aad3000 (2016).
Артикул Google ученый
Smith, D.G.A. et al. ПРОВОДА Комп. Матер. науч. 11 , e1491 (2021).
КАС Google ученый
Wilkinson, M.D. et al. Науч. Данные 3 , 160018 (2016).
Артикул Google ученый
Jia, X. et al. Природа 573 , 251–255 (2019).
КАС Статья Google ученый
Артрит, Н. и др. J. Chem. физ. 148 , 241711 (2018).
Артикул Google ученый
Чибани, С. и Кудер, Ф.-Х. Хим. науч. 10 , 8589–8599 (2019).
КАС Статья Google ученый
Gramatica, P. et al. Мол. Поставить в известность. 31 , 817–835 (2012).
КАС Статья Google ученый
Янг Д., Мартин Т., Венкатапати Р. и Хартен П. QSAR Comb. науч. 27 , 1337–1345 (2008).
КАС Статья Google ученый
Анеман Д. Т., Эстрада Дж. Г., Лин С., Дреер С. Д. и Дойл А. Г. Science 360 , 186–190 (2018).
КАС Статья Google ученый
Chuang, KV & Keiser, MJ Science 362 , eaat8603 (2018).
Артикул Google ученый
Chen, C. et al. Хим. Матер. 31 , 3564–3572 (2019 г.).
КАС Статья Google ученый
Xie, T. & Grossman, J.C. Phys. Преподобный Летт. 120 , 145301 (2018).
КАС Статья Google ученый
Smith, J. S. et al. Нац. коммун. 10 , 2903 (2019).
Артикул Google ученый
DeVries, P. M. R. et al. Природа 560 , 632–634 (2018).
КАС Статья Google ученый
Миньян, А. и Броккардо, М.
Природа 574 , E1–E3 (2019).КАС Статья Google ученый
Оливекрона, М., Блашке, Т., Энгквист, О. и Чен, Х. J. Cheminformatics 9 , 48 (2017).
Артикул Google ученый
Мередиг Б. и др. Мол. Сист. Дес. англ. 3 , 819–825 (2018).
КАС Статья Google ученый
Xiong, Z. et al. Комп. Матер. науч. 171 , 109203 (2020).
КАС Статья Google ученый
Sheridan, R. P. J. Chem. Инф. Модель 53 , 783–790 (2013).
КАС Статья Google ученый
Раккулья, П. и др. Природа 533 , 73–76 (2016).
КАС Статья Google ученый
Воспроизводимость и воспроизводимость в науке. Национальные академии наук, инженерии и медицины https://www.nationalacademies.org/our-work/reproducibility-and-replicability-in-science (по состоянию на 13 мая 2021 г.).
Ван, А.Ю.-Т. и другие. Хим. Матер. 32 , 4954–4965 (2020).
КАС Статья Google ученый
Райли, П. Природа 572 , 27–29 (2019).
КАС Статья Google ученый
Behler, J. Angew. хим. Междунар. Эд. 56 , 12828–12840 (2017).
КАС Статья Google ученый
Тропша А. Мол. Поставить в известность. 29 , 476–488 (2010).
КАС Статья Google ученый
Braams, B.J. & Bowman, J.M. Int. Преподобный физ. хим. 28 , 577 (2009).
КАС Статья Google ученый
Скачать ссылки
Информация об авторе
Примечания автора
Twitter: @nartrith; @keeeto2000; @fxcoudert; @александр; @jainpapers; @lonepair
Авторы и филиалы
Факультет химического машиностроения Колумбийского университета, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США
Нонгнуч Артрит
Колумбийский центр вычислительной электрохимии, Нью-Йоркский университет, (CCCE), Колумбийский университет, Нью-Йорк, США Нью-Йорк, США
Нонгнуч Артрит
SciML, Отдел научных вычислений, STFC Rutherford Appleton Laboratory, Harwell Campus, Didcot, UK Париж, Франция
François-Xavier Coudert
Факультет материаловедения и инженерии, Сеульский национальный университет, Сеул, Корея
Seungwu Han
Кафедра вычислительной биологии, Школа компьютерных наук, Университет Карнеги-Меллона, Питтсбург, Пенсильвания, Пенсильвания, США
Александр Исаев
Кафедра химии, Научный колледж Меллона, Университет Карнеги-Меллона, Питтсбург, Пенсильвания, США
3
3 Александр Исаев
Зона энергетических технологий, Национальная лаборатория Лоуренса Беркли, Беркли, Калифорния, США
Анубхав Джейн
Департамент материалов, Имперский колледж Лондона, Лондон, Великобритания
Арон Уолш
Департамент материалов и инженерия, Университет Йонсеи, Сеул, Корея
Арон Уолш
Авторы
- NONGNUCH ARTRITH
View Pulation Publication PubMed Google Scholar
- Keith T. Butler
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия
- François-Xavier Coudert
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
- Seungwu Han
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
- Александр Исаев
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
- Анубхав Джайн
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
- Aron Walsh
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Авторы, переписывающиеся
Переписка с
Нонгнуч Артрит, Кит Т. Батлер, Франсуа-Ксавье Кудер, Сынву Хан, Александр Исаев, Анубхав Джейн или Арон Уолш.
Заявление об этике
Конкурирующие интересы
Авторы не заявляют о конкурирующих интересах.
Дополнительная информация
Примечание редактора: эта статья прошла рецензирование .
Информация о рецензировании Nature Chemistry благодарит Джошуа Шриера и других анонимных рецензентов за их вклад в рецензирование этой работы.
Дополнительная информация
Дополнительные данные 1
Контрольный список для создания отчетов и оценки моделей машинного обучения.
Права и разрешения
Перепечатка и разрешения
Об этой статье
Эта статья цитируется
Управляемые данными модели основного и возбужденного состояний для одиночных атомов на Ceria
- Джулиан Гейгер
- Альберт Сабадель-Рендон
- Нурия Лопес
npj Расчетные материалы (2022)
Последние достижения и применение методов глубокого обучения в материаловедении
- Камаль Чоудхари
- Брайан ДеКост
- Крис Волвертон
npj Расчетные материалы (2022)
Трансформационная роль вычислений на GPU и глубокого обучения в разработке лекарств
- Мохит Панди
- Майкл Фернандес
- Артем Черкасов
Природа Машинный интеллект (2022)
Руководство по оценке инструментов машинного обучения в химических науках
- Андреас Бендер
- Надин Шнайдер
- Тьяго Родригес
Nature Reviews Chemistry (2022)
Ориентированные на человека и машины конструкции молекул и материалов для устойчивого развития и обезуглероживания
- Цзяю Пэн
- Даниэль Швальбе-Кода
- Ян Шао-Хорн
Материалы Nature Reviews (2022)
Химия для специальностей | Lumen Learning
Следующие шаги:
1
Просмотр содержания и результатов курса
2
Заполните форму
)
Этот курс дает учащимся возможность изучить основные понятия химии и понять, как эти понятия применимы к их жизни и окружающему миру, соответствуя объему и последовательности большинства общих курсов химии. Темы включают стехиометрию, термодинамику и ядерную химию. Этот курс предназначен для преподавания в течение двух семестров. Этот курс, основанный на OpenStax Chemistry 2e, дополнен ресурсами преподавателей, разработанными Джессикой Гарбер-Моралес из Tidewater Community College и Шоном Шилдсом из Germanna Community College.
класс=”col-md-12 pad0″>
Содержание
- Модуль 1: Основные идеи
- Модуль 2: Атомы, молекулы и ионы
- Модуль 3: Состав вещества и растворов
- Модуль 4: Стехиометрия химических реакций
- Модуль 5: Термохимия
- Модуль 6: Электронная структура и периодические свойства элементов
- Модуль 7: Химическая связь и молекулярная геометрия
- Модуль 8: Передовые теории и ковалентная связь
- Модуль 9: Газы
- Модуль 10: Жидкости и твердые вещества
- Модуль 11: Растворы и коллоиды
- Модуль 12: Кинетика
- Модуль 13: Основные концепции равновесия
- Модуль 14: кислотно-основные равновесия
- Модуль 15: Равновесия других классов реакций
- Модуль 16: Термодинамика
- Модуль 17: Электрохимия
- Модуль 18: Репрезентативные металлы, металлоиды и неметаллы
- Модуль 19: Переходные металлы и координационная химия
- Модуль 20: Органическая химия
- Модуль 21: Ядерная химия
Эти материалы курса включают:
- Online Homework Manager (OHM): Гибкая, удобная система домашних заданий по математике с настраиваемым учебным содержанием, оценками и заданиями, которые вы можете адаптировать соответствовать вашим потребностям. Запросите учетную запись инструктора OHM.
- ООР, ориентированные на результат: Разработанный для замены дорогих учебников, этот курс курирует открытые образовательные ресурсы (ООР), соответствующие результатам обучения. Обучайте как есть или настраивайте в соответствии с вашими потребностями.
- Интеграция с LMS: Этот курс может быть реализован с бесшовной интеграцией с LMS и автоматическим возвратом оценок для Canvas, Blackboard, Brightspace и Moodle.
- Доступность: Lumen на 100 % стремится предоставлять учебные материалы, доступные для всех учащихся. Материалы курса Lumen адаптированы для мобильных устройств.
Этот курс был обновлен января 2021 года, чтобы включить последние изменения, обнаруженные в основном источнике контента, OpenStax Chemistry 2e, который включает более доступные рисунки и изображения. Кроме того, усовершенствования курса включают:
- Полный набор формативных и итоговых оценок OHM для всех результатов обучения в курсе.
- Дискуссионные вопросы и задания к каждому модулю.
- Рекомендации виртуальной лаборатории.
- Список видеоресурсов.
Преподавание с помощью учебных материалов Lumen
- Замените дорогие учебники | Готовые к использованию открытые образовательные ресурсы (ООР) включают в себя текст, видео, симуляции, самопроверки и другие интерактивные материалы.
- Выберите доступность | Низкая стоимость для студентов.
- Используйте лучший контент | Постоянные улучшения на основе данных делают ООР более эффективными для поддержки обучения.
- Упрощение доступа | Легкий доступ к материалам курса в LMS (Blackboard, Canvas, D2L и Moodle), а также автоматический возврат оценок.
- Повышение успеваемости учащихся | Исследования показывают, что материалы курса Lumen могут улучшить академическую успеваемость, успешность сдачи экзамена и завершение курса.
ДЛЯ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ
- Связь со студентами | Инструменты для инструктора и учащихся, предназначенные для улучшения коммуникации.
- Экономия времени | Начните с тщательно отобранных, ориентированных на результат ООР и дополнительных ресурсов для преподавателей, таких как наборы викторин, задания, наборы слайдов и т. д.
- Настройте свой курс | Свобода адаптировать содержание курса в соответствии с вашими результатами обучения и подходом к обучению.
- Наслаждайтесь великолепной поддержкой | Удобная для преподавателей адаптация, обучение и поддержка.
ДЛЯ СТУДЕНТОВ
- Учись на практике | Онлайн-домашние задания, задания для самопроверки и другие интерактивные инструменты способствуют обучению.
- Заниматься с первого дня | Избегайте отставания в доступе к материалам курса с первого дня занятий.