薛丁格方程式是量子力學的基本方程式,能計算量子系統的波函數。近日,柏林自由大學(Freie Universität Berlin)的研究團隊開發一種 AI,能計算量子化學系統中的薛丁格方程式基本態,能加速實驗的進行。研究團隊將論文發表在《Nature Chemistry》期刊上。

研究論文傳送門

傳統算法的限制:準度不高、運算複雜

量子化學(quantum chemistry)是門根據分子中原子的排列,來預測分子物理與化學性質的科學。理論上,科學家能夠透過薛丁格方程式算出答案,但是實際計算的難度很大,因為薛丁格方程式是波函數,是個高維實體(high-dimensional entity),很難抓到每個電子交互作用的細微差別。

目前,許多量子化學的計算放棄了波函數的表達,只試圖確定分子的能量,但這需要透過近似的方式計算,限制了預測的品質。另外,科學界也能透過大量簡單的數學構件(immense number of simple mathematical building blocks)建立波函數,但這種方法很複雜,無法應用在多原子組成的分子。

研究團隊將物理定律建構到神經網路,成功解出薛丁格方程式

研究團隊透過深度神經網路計算波函數。帶領實驗的教授 Frank Noé 表示,該神經網路能夠學習電子如何位於原子核周圍的複雜模式,而不是由相對簡單的波函數計算。此外,電子屬於費米子,根據包立不相容原理(Pauli’s exclusion principle),電子具有反對稱性,兩個電子交換時,波函數必須改變符號,而該神經網路也建構此特性。

因此,該神經網路能成功計算,在於它不只是透過數據找出特性,而是研究團隊將物理定律建構到神經網路內。Noé 表示,將物理學建構到 AI 中,對 AI 在特定領域的運算極為重要。

論文第一作者 Jan Hermann 認為,這僅是基礎研究,這款 AI 若要用於工業領域,仍有許多挑戰需要克服,但這是解決分子與材料科學問題的新方法。

參考資料

Nature Chemistry》、《PhysOrg

(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:Pixabay CC Licensed

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