“人工智能算法可以学习量子力学定律”

人工智能可以用于预测分子波函数和分子的电子性质。 这项创新的ai方法由沃里克大学、柏林工业大学和卢森堡大学的研究小组开发，可以用于加速药物分子和新材料的设计。

人工智能和机器学习算法一般用于预测我们的购买行为和识别我们的脸和笔迹。 在科学研究中，人工智能把自身确立为科学研究的重要工具。

在化学行业，人工智能已成为预测量子系统实验和模拟结果的工具。 为此，人工智能有必要系统地纳入物理学的基本规律。

由沃里克大学、物理学家和计算机科学家组成的跨学科小组，包括柏林工业大学和卢森堡大学领导的化学家，开发了能够预测分子量子状态的深度机器学习算法，即所谓的波函数，决定了分子的所有特征。

正如《自然通信》上刊登的论文“利用深层神经互联网进行分子波函数的统一机器学习和量子化学”所示，这是通过学习处理量子力学的基本方程式来实现的。

用常规方法求解这些方程需要大量的高性能计算资源(几个月的计算时间)，这一般是医学和工业应用的新专用分子计算设计瓶颈。 新开发的ai算法可以在几秒钟内为笔记本电脑和手机提供准确的预测。

华威大学化学系的reinhard maurer博士评论说:

这是三年来的共同努力，为了开发能够捕捉波函数形状和行为足够灵活的人工智能算法，需要计算机科学的专业信息，量子化学数据需要化学和物理学的专业信息才能以该算法可管理的形式得到解决和显示。

在ipam(UCLA )跨学科三个月的研究金计划中，该团队以量子物理学中的机器学习为主题进行了团结。

柏林工业大学软件工程与理论计算机科学研究所教授klaus robert-muller这样说道。

这项跨学科工作是一个重要的进展，因为它表明人工智能方法可以比较有效地执行量子分子模拟最困难的方面。 未来几年，人工智能方法将使其本身成为计算化学和分子发现过程的重要组成部分物理。

卢森堡大学物理材料研究科教授alexandre tkatchenko得出以下结论。

这项工作使化合物的设计达到一个新的水平，其中可以调整分子的电子和结构特点，达到必要的应用标准。

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