神经内江期货配资网络打开理解电子相互作用新窗口
2024-02-07 01:32:16 来源：倾延资
据9日《科学》杂志宣布的一篇论文，闻名的人工智能企业“深度思想”的新研讨标明，神经网络可用于构建比曾经更精确的电子密度和相互作用图。该研讨有助于科学家更好地了解将分子结合在一起的电子之间的相互作用，还显现了深度学习在量子力学水平上精确模仿物质的远景，使研讨人员可以改善计算机规划，在纳米级水平探究有关资料、药物和催化剂的问题。
描绘量子物质根本性质的密度泛函理论(DFT)于50多年前初次树立，已成为猜测化学、生物学和资料科学中电子相互作用特性的首要办法。但是，电子密度和相互作用能量之间映射确实切性质，即所谓的密度泛函，长期以来一向未被了解。因而，即使是最先进的DFT泛函在描绘分数电子电荷和自旋时也遭到根本系统差错的困扰。
为了处理这些束缚，“深度思想”研讨人员詹姆斯·柯克帕特里克及其搭档运用该公司的渠道开发了一个结构，用于在精确的化学数据和分数电子束缚上练习神经网络，然后发生功能性的“DM21”。
经过将函数表达为神经网络并将精确的特点合并到练习数据中，DM21可以学习没有两个重要系统差错(离域差错和自旋对称性损坏)的函数，这导致比曾经的渠道更好地模仿广泛的化学反应类别。DM21的重要性并不在于它发生了终究的密度泛函，而是人工智能办法处理了分数电子和自旋问题，这些问题阻止了创立泛函的直接剖析处理方案。
在短期内，这将使研讨人员可以经过代码可用性来改善精确密度泛函的近似值，以便当即运用。从长远来看，这进一步显现了深度学习在量子力学水平上精确模仿物质的远景，将答应研讨人员在纳米级水平上探究有关资料、药物和催化剂的问题，来完成计算机中的资料规划。
“了解纳米级技能关于协助咱们应对21世纪的一些首要应战变得越来越重要，从清洁电力到塑料污染。”柯克帕特里克说，“这项研讨是朝着正确方向迈出的一步，使咱们可以更好地了解电子之间的相互作用，电子是将分子固定在一起的胶水。”
为了加快该范畴的前进，“深度思想”现已发布了这篇论文，并免费供给了开源代码。
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