重磅！DeepMind 再获突破，用 AI 打开了理解电子相互作用的新窗口
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密度泛函理论是一种研究多电子体系电子结构的方法。它在物理和化学上都有广泛的应用，该理论将体系的基态能量看做电子密度的泛函，计算结果极大程度上取决于所选的泛函类型。但这一泛函长期以来并未被科学地解释，且在描述分数电荷和自旋问题时存在系统误差。
近日，研究人员使用人工智能建立了新的 DM21 泛函，消除了现有泛函的基本系统误差，且对电子相互作用进行了更加精确的模拟。
在研究过程中，科学家利用 Deep Mind 平台开发了一个框架，可以用准确的化学数据和电子约束来训练神经网络，进而开发出了 DM21 泛函。该泛函可以学习具有离域误差和自旋对称性破坏的系统，能够更精确、更广泛地对化学反应进行建模。
这项研究通过人工智能方法解决了 DFT 理论的系统性误差，使研究人员能够在纳米尺度上探索有关材料、药物和催化剂的问题。
该研究论文题为 "Pushing the frontiers of density functionals by solving the fractional electron problem"，已发表在《科学》杂志上。
前瞻经济学人 APP 资讯组
