神经网络打开理解电子相互作用新窗口
9日发表在《科学》杂志上的论文称，著名人工智能企业“深度思维”的新研究表明，神经网络可以用来构建比以前更精确的电子密度和相互作用图。这项研究有助于科学家更好地理解将分子结合在一起的电子之间的相互作用，也展示了深度学习在量子力学水平上精确模拟物质的前景，使研究人员能够改进计算机设计，并在纳米尺度上探索与材料、药物和催化剂相关的问题。
描述量子物质基本性质的密度泛函理论(DFT)于50多年前首次建立，现已成为化学、生物学和材料科学中预测电子相互作用特性的主要方法。然而，电子密度和相互作用能之间映射的确切性质，即所谓的密度泛函理论，长期以来一直没有得到理解。因此，当描述分数电子电荷和自旋时，即使最先进的DFT泛函也受到基本系统误差的困扰。
为了解决这些限制，Deep Thinking的研究人员詹姆斯·柯克·帕特里克和他的同事利用该公司的平台开发了一个框架，用于在精确的化学数据和分数电子约束上训练神经网络，从而生成功能性的“DM21”。
通过将函数表示为神经网络并将精确的属性纳入训练数据，DM21可以在没有两个重要系统误差(离域误差和自旋对称性破坏)的情况下学习函数，从而比以前的平台更好地模拟广泛的化学反应类别。DM21的重要性不在于它产生了最终的密度泛函，而在于人工智能方法解决了分数电子和自旋问题，这些问题阻碍了泛函直接分析解的创建。
在短期内，这将使研究人员能够通过可立即使用的代码来提高精确密度泛函的近似值。从长远来看，这进一步展示了深度学习在量子力学水平上精确模拟物质的前景，并将允许研究人员在纳米尺度上探索与材料、药物和催化剂相关的问题，以在计算机中实现材料设计。
“了解纳米技术对于帮助我们应对21世纪的一些重大挑战变得越来越重要，从清洁电力到塑料污染。”柯克帕特里克说，“这项研究是朝着正确方向迈出的一步，它使我们能够更好地理解电子之间的相互作用，电子是将分子粘合在一起的胶水。”
为了加速这一领域的进展，Deep Thinking发表了这篇论文，并免费提供开源代码。
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