人工智能与多种量子学科结合，研究人员想利用AI学习研究量子力学

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人工智能被用来帮助化学家计算重要的化学性质，并对实验结果进行预测。但是，为了准确地做到这一点，这些人工智能需要对量子力学的基本规则有很强的理解。

研究人员说，虽然之前对量子人工智能算法的研究是有用的，但他们也未能在预测模型中捕捉到量子化学一些最重要的特征。也就是说，以前的这些模型在试验中忽略了对电子自由度的考虑，而电子自由度是描述一个系统的特定状态所需的改变因素的数目。

众所周知，量子力学允许状态同时存在，不使用自由度可以帮助科学家准确有效地描述一个系统。在不考虑这些自由度的情况下，以前的人工智能已经可以在标量场、矢量场和张量场中描述了这些量子化学实验，这些实验需要更多的计算时间和能量。

研究人员新研究相反，他们设计了一个框架，用更精确、更快的基态波函数来描述它们。这项研究的作者之一，莱因哈德·莫雷尔在一份声明中说，他们的算法结合了灵活性和量子化学，这将帮助它成为量子化学的重要工具。

莫雷尔说：“这是一项为期三年的联合努力，需要计算机科学知识开发一种足够灵活的人工智能算法，以捕捉波函数的行为，但也需要化学和物理知识——以一种算法可以形式处理和表示量子化学数据。”

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