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现代量子化学方法涉及准确性和计算成本/复杂性之间的权衡。作为替代方案，深度学习方法被用作捷径，以较小的计算复杂性创建准确的预测。事实证明，此类模型在预测闭壳系统（其中所有电子都是成对的）方面非常有效。然而，尽管开壳系统（其中存在未配对电子）在描述自由基和反应中间体等物种方面非常重要，但很少有人关注它们。我们介绍了基于 OrbNet-Equi 的 OrbNet-Spin，这是一种几何和量子感知的深度学习模型，用于在电子结构级别表示化学系统。OrbNet-Spin 将自旋极化处理融入底层半经验量子力学轨道特征化中，并在保持几何约束的同时相应地调整模型架构。OrbNet-Spin 可以准确描述闭壳和开壳电子结构。我们使用开壳层卡宾的 QMSpin 数据集验证了 OrbNet-Spin 的性能，实现了单线态和三线态卡宾均低于化学精度的平均绝对误差。
OrbNet-Spin：基于量子力学的开壳系统几何深度学习
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