人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)可以比傳統(tǒng)方法更精確地計(jì)算制造或破壞分子所需的能量，雖然人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)目前只能處理簡單分子，但它為未來對(duì)量子化學(xué)的洞察鋪平了道路。

紐約市熨斗研究所計(jì)算量子物理中心的研究科學(xué)家朱塞佩·卡萊奧(Giuseppe Carleo)說：幾年來，使用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決量子化學(xué)的基本方程式，一直是一個(gè)懸而未決的問題，現(xiàn)在圍繞著它有很多令人興奮的事情。

更好地理解分子的形成和破壞，可以揭示對(duì)生命至關(guān)重要的化學(xué)反應(yīng)內(nèi)部運(yùn)作。Carleo和蘇黎世大學(xué)Kenny Choo和紐約約克敦高地IBM Thomas J.Watson研究中心的Antonio Mezzacapo共同在《自然通訊》期刊上發(fā)表了他們的新研究成果。該研究團(tuán)隊(duì)用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)估計(jì)了組裝或拆分分子(如水或氨)所需的能量。這種計(jì)算需要確定分子的電子結(jié)構(gòu)，它由將分子結(jié)合在一起的電子集體行為組成。

分子的電子結(jié)構(gòu)是一件很難計(jì)算的事情，需要確定分子的電子可能處于的所有勢態(tài)，加上每個(gè)能態(tài)的概率。由于電子相互作用并以量子力學(xué)糾纏在一起，科學(xué)家不能單獨(dú)研究它們。隨著更多電子，更多的糾纏突然出現(xiàn)，這個(gè)問題變得越來越困難。對(duì)于比在一對(duì)氫原子中發(fā)現(xiàn)兩個(gè)電子更復(fù)雜的分子，不存在精確的解。即使是近似值，當(dāng)它們涉及幾個(gè)以上的電子時(shí)，也難以達(dá)到精確度。其中一個(gè)挑戰(zhàn)是，分子的電子結(jié)構(gòu)，包括無限多個(gè)離原子越來越遠(yuǎn)的軌道能態(tài)。

另外，一個(gè)電子和另一個(gè)電子是不可區(qū)分的，兩個(gè)電子不能占據(jù)相同的能態(tài)。后一規(guī)則是交換對(duì)稱性的結(jié)果，交換對(duì)稱性決定了當(dāng)完全相同的粒子轉(zhuǎn)換能態(tài)時(shí)會(huì)發(fā)生什么。Mezzacapo和IBM Quantum的同事們開發(fā)了一種方法，用于限制所考慮軌道數(shù)量并施加交換對(duì)稱性。這種方法基于為量子計(jì)算應(yīng)用開發(fā)的方法，使問題更類似于電子被限制在預(yù)設(shè)位置的場景，例如在剛性晶格中，與剛性晶格的相似性，是使問題更易于管理的關(guān)鍵。

Carleo之前訓(xùn)練人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來重建局限于晶格位置的電子行為，通過擴(kuò)展這些方法，研究人員可以估計(jì)Mezzacapo問題的解決方案。研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算每種能態(tài)的概率，使用這個(gè)概率，研究人員可以估計(jì)給定能態(tài)的能量。，能級(jí)，稱為平衡能，是分子最穩(wěn)定的地方。研究人員的創(chuàng)新使計(jì)算基本分子的電子結(jié)構(gòu)變得更簡單、更快。研究人員通過估計(jì)將現(xiàn)實(shí)世界中的分子“分開”需要多少能量，打破分子鍵，證明了其方法的準(zhǔn)確性。

研究對(duì)氫氣(H2)、氫化鋰(LiH)、氨(NH3)、水(H2O)、雙原子碳(C2)和氮?dú)?N2)進(jìn)行了計(jì)算。對(duì)于所有的分子，該研究小組的估計(jì)被證明是高度準(zhǔn)確的，即使在現(xiàn)有方法難以實(shí)現(xiàn)的范圍內(nèi)也是如此。在未來，研究目標(biāo)是通過使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理更大、更復(fù)雜的分子。其中一個(gè)目標(biāo)是處理那些在氮循環(huán)中發(fā)現(xiàn)的化學(xué)物質(zhì)，在這個(gè)過程中，生物過程建立和破壞基于氮的分子，使它們能夠用于生命。

研究人員表示：希望這能成為化學(xué)家用來處理這些問題的一種工具。Carleo、Choo和Mezzacapo并不是唯一利用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決量子化學(xué)問題的人，此前研究人員于2019年9月首次在《arxiv》上展示了他們研究。同月，德國一個(gè)小組和倫敦谷歌DeepMind的另一個(gè)小組，分別發(fā)布了利用機(jī)器學(xué)習(xí)重建分子電子結(jié)構(gòu)的研究。另外兩個(gè)小組彼此使用類似的方法，不限制所考慮的軌道數(shù)量。

然而，這種包容性在計(jì)算上更加繁瑣，這一缺點(diǎn)只會(huì)在更復(fù)雜的分子中惡化。在相同計(jì)算資源下，Carleo，Choo和Mezzacapo的方法有更高的精度，但為了獲得這種精度而進(jìn)行的簡化可能會(huì)引入偏差?？傮w而言，這是在偏見和準(zhǔn)確性之間的權(quán)衡，目前還不清楚這兩種方法中哪一種在未來更具潛力，只有時(shí)間會(huì)告訴我們，這些方法中的哪些，可以擴(kuò)大到化學(xué)中具有挑戰(zhàn)性的開放問題。

博科園｜研究/來自：西蒙斯基金會(huì)

研究發(fā)表期刊《自然通訊》

DOI: 10.1038/s41467-020-15724-9

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