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人工智能系统学习量子力学的基本定律

发布时间:2020-01-25 04:34 所属栏目:[交互] 来源:站长网
导读:人工智能可以用来预测分子的波函数和分子的电子性质。华威大学(University of Warwick)、柏林科技大学(Technical University of Berlin)和卢森堡大学(University of Luxembourg)的一组研究人员开发了这种创新的人工智能方法,它可以用来加速药物分子和新材

人工智能系统学习量子力学的基本定律

人工智能可以用来预测分子的波函数和分子的电子性质。华威大学(University of Warwick)、柏林科技大学(Technical University of Berlin)和卢森堡大学(University of Luxembourg)的一组研究人员开发了这种创新的人工智能方法,它可以用来加速药物分子和新材料的设计。

人工智能和机器学习算法通常被用来预测人类的行为,或识别面孔、笔迹。科学研究中,人工智能正在成为科学发现的重要工具。而在化学领域,人工智能已经成为预测量子系统实验的工具,为了可以更好的应用,人工智能需要系统地结合物理基本定律。

跨学科团队的化学家、物理学家和计算机科学家,开发出了一种深度机器学习算法,可以预测分子的量子态,以及所谓的波函数,通过学习解决量子力学的基本方程,确定所有属性的分子。

人工智能系统学习量子力学的基本定律

传统方法求解这些方程需要大量的高性能计算资源,这通常是用于医疗和工业应用的新型特制分子计算设计的瓶颈。新开发的人工智能算法只需数秒,就可以在笔记本电脑或手机上提供准确预测。

华威大学化学系的Reinhard Maurer博士评论道:“这是一个联合团队的三年努力。用计算机科学技术开发一个人工智能算法,不仅能以灵活的方式捕获波函数行为,而且还能以一种可控的算法,用化学和物理技术处理和表示量子化的数据。”

团队在IPAM一个跨学科的、为期3个月的研究项目中聚集在一起,研究的主题是量子物理中的机器学习。当时,柏林技术大学软件工程与理论计算机科学研究所的Klaus Robert-Muller表示: “这项跨学科的工作是一个重要的进展,因为它表明,人工智能方法可以有效地执行量子分子模拟的最困难的方面。在未来几年内,人工智能方法将成为计算化学和分子物理学发现过程的重要组成部分。”

这项工作的贡献在于,使化合物设计达到了一个新的水平,可以同时调整分子的电子和结构性能,以达到预期的应用标准。

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