科技日報北京12月9日電 （記者張夢然）據9日《科學》雜誌發表的一篇論文，著名的人工智能企業“深度思維”dexinyanjiubiaoming，shenjingwangluokeyongyugoujianbiyiqiangengzhunquededianzimiduhexianghuzuoyongtu。gaiyanjiuyouzhuyukexuejiagenghaodilijiejiangfenzijiehezaiyiqidedianzizhijiandexianghuzuoyong，haixianshileshenduxuexizailiangzilixueshuipingshangzhunquemoniwuzhideqianjing
，shiyanjiurenyuannenggougaijinjisuanjisheji，zainamijishuipingtansuoyouguancailiao、藥物和催化劑的問題。

描述量子物質基本性質的密度泛函理論（DFT）於50多年前首次建立，已成為預測化學、shengwuxuehecailiaokexuezhongdianzixianghuzuoyongtexingdezhuyaofangfa。raner，dianzimiduhexianghuzuoyongnengliangzhijianyingshedequeqiexingzhi
，jisuoweidemidufanhan，changqiyilaiyizhiweibeilijie。yinci，jishishizuixianjindeDFT泛函在描述分數電子電荷和自旋時也受到基本係統誤差的困擾。

為了解決這些限製，“深度思維”研究人員詹姆斯·柯克帕特裏克及其同事使用該公司的平台開發了一個框架，用於在準確的化學數據和分數電子約束上訓練神經網絡，從而產生功能性的“DM21”。

通過將函數表達為神經網絡並將精確的屬性合並到訓練數據中，DM21能夠學習沒有兩個重要係統誤差（離域誤差和自旋對稱性破壞）的函數，這導致比以前的平台更好地模擬廣泛的化學反應類別。DM21dezhongyaoxingbingbuzaiyutachanshenglezuizhongdemidufanhan

，ershirengongzhinengfangfajiejuelefenshudianzihezixuanwenti
，zhexiewentizuailechuangjianfanhandezhijiefenxijiejuefangan。

在zai短duan期qi內nei，這zhe將jiang使shi研yan究jiu人ren員yuan能neng夠gou通tong過guo代dai碼ma可ke用yong性xing來lai改gai進jin精jing確que密mi度du泛fan函han的de近jin似si值zhi，以yi便bian立li即ji使shi用yong。從cong長chang遠yuan來lai看kan
，這zhe進jin一yi步bu顯xian示shi了le深shen度du學xue習xi在zai量liang子zi力li學xue水shui平ping上shang準zhun確que模mo擬ni物wu質zhi的de前qian景jing
，將jiang允yun許xu研yan究jiu人ren員yuan在zai納na米mi級ji水shui平ping上shang探tan索suo有you關guan材cai料liao
、藥物和催化劑的問題，來實現計算機中的材料設計。

“了解納米級技術對於幫助我們應對21世紀的一些主要挑戰變得越來越重要
，從清潔電力到塑料汙染。”柯克帕特裏克說，“這項研究是朝著正確方向邁出的一步
，使我們能夠更好地了解電子之間的相互作用，電子是將分子固定在一起的膠水。”

為了加速該領域的進步
，“深度思維”已經發布了這篇論文

，並免費提供了開源代碼。