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本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请磋商出处。

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当今，AI能在量子层面精确描摹物资了！

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在最新一期《科学》杂志上，DeepMind构建的神经汇集不错展望分子内电子踱步，从而计较出分子特色。

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这距离DeepMind登上《Nature》封面、惩办两大数学难题，只是往时了一个星期。

而这一突破关于AI、化学、材料学边界王人有伏击影响。

一方面，这意味着深度学习在准确模拟量子层面物资上大有远景；另一方面，这关于在纳米步伐探索材料、医学、催化剂等物资王人具有伏击影响。

DeepMind还暗示，他们将开源这一遵守给公共科研东谈主员用！

怪不得网友会发出惊奇：

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DeepMind——YYDS！

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《Nature》称这将是化学边界中最有价值的时间之一：

中国彩票开彩票结果 初度在量子水平描摹物资！Nature：化学边界最有价值时间之一"> 用MLP惩办电子相互作用问题

这一次DeepMind惩办的问题是密度泛函表面 （DFT）相干。

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DFT是一种通过计较分子内电子密度来磋商多电子体系电子结构的要津，它不错在量子水平上描摹物资，

通过肖似的要津，DFT先把复杂的电子相互作用问题简化为无作用问题，再将扫数舛错另放在一项中，对舛错单独分析。

在往时几十年中，它如故成为展望化学、生物学和材料中各式系统特色时最常用的要津之一。

但面前这一要津仍旧存在一定局限性。

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一方面，它存在离域化舛错。

在DFT计较中，泛函会找到能量最小化时的电子构型来估计分子的电子密度。由此函数舛错就会带回电子舛错。

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大巨额已有密度泛函王人会罪戾地将电子密度踱步在几个原子或分子上，而不是将其笃定在单个分子或原子周围。

另一个主要舛错来自于自旋对称性顽固。

淌若描摹结构中的化学键断裂时，现存的泛函会给出一种自旋对称性被顽固的构型。

关联词对称性关于磋商物理、化学构型有着伏击作用，是以现时要津的这一短处也就变成了很大的舛错。

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在对比中不错看出，PBE要津冲破了自旋对称性。

由此，DeepMind提议了一种神经汇集——DeepMind 2021 （简称DM21）。

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这一框架使用了多层感知器 （MLP），它能映射一组输入向量到一组输出向量。

在向一个权值分享的MLP中输入自旋指数电荷密度等精密化学数据后，它不错展望局部电荷密度的增强值和局部能量密度。

将这些数值整合后，再向函数中增多色散创新DFT。

过程检会后，就不错在自洽计较中部署这一模子。

在具体数据对比中，DM21的舛错值王人低于传统要津。

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也即是说，DM21不错精确地模拟复杂系统，如氢键链（hydrogen chains）、带电荷DNA碱基对和双目田基体系的过渡态。

现实规矩闪现，在不同基准（GMTKN55\BBB\QM9）上，DM21的足够舛错值均小于平凡要津。

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由此不难题出，DM21不错构建出比DFT要津更为精确地描摹电子相互作用，深度学习在量子层面精确模拟物资也将大有远景。

人文 已用AI胆寒生物界、数学界

本次磋商遵守的一看成谷歌DeepMind磋商学者James Kirkpatrick。

他暗示，了解微不雅鼓吹关于清洁电力、微塑料玷辱等方面磋商王人有伏击真义。

这对磋商东谈主员在纳米水平上探索新材料、药物建造和催化剂等问题，也王人有深远影响。

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而这如故不是DeepMind第一次用AI胆寒科学界。

在本年，他们用AlphaFold2展望了东谈主类98.5%的卵白质，一时辰胆寒生物学界。

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不久前，他们用AI突破两大数学难题还登上《Nature》封面，对纽结表面、暗示论王人产生深远影响。

论文地址： https://www.science.org/doi/10.1126/science.abj6511

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