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《自然》子刊论文：人工智能算法可以学习量子方程 帮助设计新药物
2019-12-25 18:02:12 来源：前瞻网 阅读量：4.82万
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或新材料的设计。
一个跨学科团队由来自华威大学、柏林技术大学、卢森堡大学等高校的化学家、物理学家和计算机科学家组成，他们已经开发出一种深机器学习算法可以预测分子的量子态,所谓的波函数以确定所有属性的分子。
人工智能通过学习解决量子力学的基本方程来实现这一点，正如他们发表在《自然通讯》(Nature Communications)杂志上的论文《将机器学习和量子化学与用于分子波函数的深度神经网络统一起来》(Unifying machine learning and quantum chemistry with a deep neural network for molecular wavefunctions)所示。
用传统方法求解这些方程需要大量的高性能计算资源(数月的计算时间)，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可以在笔记本电脑或手机上提供数秒内的准确预测。
卢森堡大学物理与材料研究系教授Alexandre Tkatchenko博士总结道:
“这项工作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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