人工智能解决了Schrödinger的等式,Quantum Chemistry的一个根本问题yabovip2021

量子物理概念

弗赖夫大学的科学家柏林开发了一种深入的学习方法,以解决量子化学的基本问题。yabovip2021

柏林自由大学的一组科学家开发了一种人工智能(AI)方法,用于计算量子化学中的薛定谔方程基态。yabovip2021量子化学的目标是仅根据分子原子在空间中的yabovip2021排列来预测分子的化学和物理性质,从而避免对资源密集型和耗时的实验室实验的需要。原则上,这可以通过求解薛定谔方程来实现,但在实践中这是极其困难的。

到目前为止,还不可能找到一个可以有效计算的任意分子的精确解。但自由大学的研究小组开发了一种深度学习方法,可以实现前所未有的结合精度和计算效率。AI从计算机愿景转变为材料科学的技术和科学领域。“我们相信,我们的方法可能会显着影响量子化学的未来,”弗兰克诺伯斯教授说,他领导了团队努力。yabovip2021结果发表于知名日报自然化学yabovip2021

Quantum Chemistry和Schrödyabovip2021inger方程的核心是波函数 - 一种数学对象,其完全指定了分子中的电子的行为。波浪函数是一种高维实体,因此极难捕获编码各个电子彼此影响的所有细微差别。许多量子化学方法实际上放弃了完全表达波函数,而是yabovip2021仅尝试确定给定分子的能量。然而,这需要进行近似,限制了这种方法的预测质量。

其他方法代表了使用巨大数学的简单数学构建块的波函数,但是这种方法如此复杂,即它们不可能以不仅仅是仅仅少量原子而实践。“在准确性和计算成本之间逃脱通常的权衡是量子化学的最高成就,”弗赖夫大学柏林的Jan Hermann博士解释说,他们设计了该方法的方法的关键特征。yabovip2021“然而,最受欢迎的这样的异常是极其经济高效的密度功能理论。我们相信深深的“Quantum Monte Carlo”,我们提出的方法,可以同样,如果不更成功。它以仍可接受的计算成本提供前所未有的准确性。“

由Noé的团队教授设计的深度神经网络是代表电子波函数的新方法。“而不是从相对简单的数学分量构成波浪功能的标准方法,我们设计了一种能够学习电子方式围绕核的复杂模式的人工神经网络,”Noé解释说。“电子波函数的一个特殊特征是它们的反对称。当交换两个电子时,波函数必须改变其标志。我们不得不将这个属性建立在神经网络架构中,以获得工作的方法,“加入赫尔曼。这个功能,被称为“Pauli的排除原则”,就是为什么作者称为他们的方法“Paulinet”。

除了泡利不排除原理,电子波函数还有其他基本物理性质,而泡利inet的创新成功之处在于,它将这些性质集成到深度神经网络中,而不是让深度学习仅仅通过观察数据来弄清楚它们。诺伊说:“在人工智能中构建基础物理学对于人工智能在该领域做出有意义的预测至关重要。”“这确实是科学家可以为人工智能做出重大贡献的领域,这正是我的团队所关注的。”

在Hermann和NOÉ的方法准备好工业应用之前,仍然存在许多挑战。“这仍然是基础的研究,”作者同意,“但它是一种新的分子和物质科学问题的历史悠久的问题,我们对它开放的可能性感到兴奋。”

参考2012年9月23日的Jan Hermann,ZenoSchätzle和FrankNoé,“电子Schrödinger方程深神经网络解决方案”,自然化学yabovip2021
DOI: 10.1038 / s41557 - 020 - 0544 - y

42岁的评论关于“人工智能解决了薛定墙的等式,量子化学的一个根本问题”yabovip2021

  1. 这应该获得诺贝尔奖

  2. 你如何为一份工作奖励AI单位做得好?一些良好的高频超级调制的思想?研究波动方程。随着时间的推移定义的存在。波力学......它比你的基本代数更困难。我想知道有一天,我们将能够在1个与AI单位进行1次会谈吗?我想知道他们会对空间外星人说什么吗?

  3. 乔治维拉拉米德|1月3日,2021年2:51 AM|回复

    相当好的论文摘要和摘要

  4. 那只猫死了还是活着?

    • 是的。(理论上,这是两者的叠加——实际上,猫太大了,会主动追逐球或爬进盒子里。)

    • 这取决于观察者和猫吗?

      • 在一个有壳的坚果里。

      • torbjörnlarsson.|1月4日,2021年2:36 AM|回复

        这已经是广义相对论的情况了——同样的定律,不同的观测结果——但叠加增加了脆弱性。一只“实用”的猫是“非”或“非”,但当我们进入其核心时,叠加的大小和寿命是一个动态的东西。

        他们的兴趣通常是“Wiegner的朋友”会以不同的方式看待事物,以及人们试图让财产(如知识)的转让变得神秘。但我不认为它们会比经典的例子更进一步。量子物理有更多有趣的结果(例如,波函数折叠,非局部性,没有隐藏变量)。

  5. 亚特兰蒂斯错觉作家伊曼纽尔·亚历克斯·诺维奇

  6. 现在你只需要ai来发明一些更高级的数学,所以我们可以脱离这个星球。我们使用的排气数学只是没有完成工作。

  7. 猫死时是活的,生时是死的

  8. 人造柠檬生长在哪里

  9. 哇。现象。对所有在该项目工作的人的伟大工作。上帝祝福你。

  10. Jegarakshagan Gokul.|1月3日,2021年上午8:05|回复

    AI在量子力学领域的AI惊人应用

  11. 这是令人毛骨悚然的...看到“医生否”谈论量子蒙特卡罗和保罗。詹姆斯邦德的阴影!

    • torbjörnlarsson.|1月4日,2021年2:53 AM|回复

      通常,科学的电影描述是垃圾或至少不完整的(如需要简洁的流行科学系列)。到了我从未见过正确的描述,昨天看着蜘蛛侠“远离家乡”,他们交付了这一点。

      即奇迹世界背景是公牛,使用的具体技术是大大推断的或不可能的。但是剧情麦克风促使推定宇宙奇点如何通过通货膨胀问题进行简短的交换。这是当前的问题!

      [顺便说一下,我并没有欣赏所有电影的主题,但它是良好的脚本和行动。]

  12. 耶!大脑的东西!

  13. A VJinémVesmíruJETOMUPRÁVěNAOPAK。

  14. 标题是鉴于文章的内容,有点误导。我们已经在正确的方向上进行了一个步骤来解决这个问题,结果可能是有希望的,但准确性仍然不是精确的分析解决方案,因此AI实际上并不是“解决”Schrödinger方程。

    • torbjörnlarsson.|1月4日,2021年2:28|回复

      就像在许多方程的情况下,解析解是不可能的——解析解的空间比物理意义上的方程(c.f.引力问题)的空间要小得多——因此,开发新方法有时是我们能做的最好的事情。

      也就是说,点击题名。

      • 我同意去的方式,增长正在开发一种可以解决较低级别的AI系统问题的一系列元系统。这样的超级系统将使布尔毕达哥式三元组问题的碎肉,但为他们的论文受试者是否已成为Passe而言,给予无数的博士噩梦。

  15. 这真的需要更好的编辑。你不像你证明Fermat的最后定理一样解决se;标题是误导性的。而且,您没有SE的基因状态,您具有系统的基状态,SE模型的时间演变。此外,所提到的神经网络不是电子波函数的表示,它是一种程序,该程序创建了电子的量子力学行为的模型,其表示波函数。这里的语言是邋and,需要一个体面的编辑。

  16. “我的家是你的,我的一切都不一样”

  17. 做得好。

  18. 有趣的…

  19. 单击诱饵。

  20. 如果是深入学习,为什么我理解它?

  21. 请允许ai解决下一个脱发

  22. 生命的意义是什么?

  23. 这就是惊人的。在我的大学研讨会上使用这个

  24. 在奇点发生之前,AI将摧毁宇宙面料的概率刚刚逐渐上升。

  25. 现在我正在寻找一个能够在3*3的棋盘上解决3个黑白相间的卒子的例子,棋盘上有24个盒子和4个彩球。
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    WP WP WP.
    我想画出这个表格,但是不行,或者不行

    黑色典当
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    空的领域
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  26. 它打破了防线…白地需要用白兵交换…

  27. 下一步:蒙特卡洛人工智能量子计算机模拟器!问题解决了。
    谁需要靠近0k温度,当你可以模拟它?
    对于AI,较高的温度只是增加了额外的复杂性。

  28. 我必须弄清楚来自这个网站的垃圾进入我的新闻饲料。这篇文章是突破骆驼背部的稻草。

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