“深度思維”又有新突破
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打開理解電子相互作用新窗口
科技日報北京12月9日電 (記者張夢然)據(jù)9日《科學》雜志發(fā)表的一篇論文,著名的人工智能企業(yè)“深度思維”的新研究表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于構(gòu)建比以前更準確的電子密度和相互作用圖。該研究有助于科學家更好地理解將分子結(jié)合在一起的電子之間的相互作用,還顯示了深度學習在量子力學水平上準確模擬物質(zhì)的前景,使研究人員能夠改進計算機設(shè)計,在納米級水平探索有關(guān)材料、藥物和催化劑的問題。
描述量子物質(zhì)基本性質(zhì)的密度泛函理論(DFT)于50多年前首次建立,已成為預測化學、生物學和材料科學中電子相互作用特性的主要方法。然而,電子密度和相互作用能量之間映射的確切性質(zhì),即所謂的密度泛函,長期以來一直未被理解。因此,即使是最先進的DFT泛函在描述分數(shù)電子電荷和自旋時也受到基本系統(tǒng)誤差的困擾。
為了解決這些限制,“深度思維”研究人員詹姆斯·柯克帕特里克及其同事使用該公司的平臺開發(fā)了一個框架,用于在準確的化學數(shù)據(jù)和分數(shù)電子約束上訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而產(chǎn)生功能性的“DM21”。
通過將函數(shù)表達為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將精確的屬性合并到訓練數(shù)據(jù)中,DM21能夠?qū)W習沒有兩個重要系統(tǒng)誤差(離域誤差和自旋對稱性破壞)的函數(shù),這導致比以前的平臺更好地模擬廣泛的化學反應類別。DM21的重要性并不在于它產(chǎn)生了最終的密度泛函,而是人工智能方法解決了分數(shù)電子和自旋問題,這些問題阻礙了創(chuàng)建泛函的直接分析解決方案。
在短期內(nèi),這將使研究人員能夠通過代碼可用性來改進精確密度泛函的近似值,以便立即使用。從長遠來看,這進一步顯示了深度學習在量子力學水平上準確模擬物質(zhì)的前景,將允許研究人員在納米級水平上探索有關(guān)材料、藥物和催化劑的問題,來實現(xiàn)計算機中的材料設(shè)計。
“了解納米級技術(shù)對于幫助我們應對21世紀的一些主要挑戰(zhàn)變得越來越重要,從清潔電力到塑料污染。”柯克帕特里克說,“這項研究是朝著正確方向邁出的一步,使我們能夠更好地了解電子之間的相互作用,電子是將分子固定在一起的膠水?!?/p>
為了加速該領(lǐng)域的進步,“深度思維”已經(jīng)發(fā)布了這篇論文,并免費提供了開源代碼。
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