人工智能可用于預(yù)測(cè)分子波功能和分子的電子特性。由沃里克大學(xué)，柏林技術(shù)大學(xué)和盧森堡大學(xué)的研究人員團(tuán)隊(duì)開發(fā)的這種創(chuàng)新的AI方法可用于加快藥物分子或新材料的設(shè)計(jì)。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常用于預(yù)測(cè)我們的購(gòu)買行為并識(shí)別我們的面孔或筆跡。在科學(xué)研究中，人工智能正在將自身確立為科學(xué)研究的重要工具。

在化學(xué)領(lǐng)域，人工智能已成為預(yù)測(cè)量子系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)或模擬結(jié)果的工具。為此，人工智能需要能夠系統(tǒng)地納入物理學(xué)的基本定律。

由沃里克大學(xué)，包括柏林工業(yè)大學(xué)和盧森堡大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的化學(xué)家，物理學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種可以預(yù)測(cè)分子量子態(tài)的深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法，即所謂的波函數(shù)，它決定了分子的所有特性。

AI通過學(xué)習(xí)求解量子力學(xué)的基本方程來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，如發(fā)表在《自然通訊》上的論文“將機(jī)器學(xué)習(xí)和量子化學(xué)與分子波函數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一起來”所示。

以常規(guī)方式求解這些方程需要大量的高性能計(jì)算資源(數(shù)月的計(jì)算時(shí)間)，這通常是用于醫(yī)學(xué)和工業(yè)應(yīng)用的新型專用分子的計(jì)算設(shè)計(jì)的瓶頸。新開發(fā)的AI算法可以在幾秒鐘內(nèi)在筆記本電腦或移動(dòng)電話上提供準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

華威大學(xué)化學(xué)系的Reinhard Maurer博士說：“這是三年的共同努力，需要計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)知識(shí)來開發(fā)足夠靈活的人工智能算法，以捕獲波動(dòng)函數(shù)的形狀和行為。 ，以及化學(xué)和物理學(xué)方面的專業(yè)知識(shí)，以可以對(duì)算法進(jìn)行管理的形式來處理和表示量子化學(xué)數(shù)據(jù)。”

該團(tuán)隊(duì)在IPAM(UCLA)的一個(gè)跨學(xué)科的為期三個(gè)月的研究金計(jì)劃中聚集在一起，該計(jì)劃的主題是量子物理學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)。

柏林工業(yè)大學(xué)軟件工程與理論計(jì)算機(jī)科學(xué)研究所的克勞斯·羅伯特·穆勒(Klaus Robert-Muller)教授表示：“這項(xiàng)跨學(xué)科研究是一項(xiàng)重要進(jìn)展，因?yàn)樗砻?，人工智能方法可以有效地?zhí)行量子分子最困難的方面在接下來的幾年中，人工智能方法將成為計(jì)算化學(xué)和分子物理學(xué)中發(fā)現(xiàn)過程必不可少的一部分。”

盧森堡大學(xué)物理與材料研究系的Alexandre Tkatchenko教授表示：“這項(xiàng)工作使化合物的設(shè)計(jì)達(dá)到了新的水平，可以同時(shí)調(diào)整分子的電子和結(jié)構(gòu)特性，以達(dá)到所需的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。”