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ferminet：第一原理的量子物理和化学
使用深度学习来解决计算量子化学中的基本问题并探索物质与光的相互作用
来源:DeepMind - 新闻与博客科学
ferminet：第一原理的量子物理和化学
- 出版2224年8月Authorsdavid Pfau和James Spencer
注意：该博客最初于2020年10月19日发布。在我们在2024年8月22日在科学方面的激动国家进行突破性工作之后，我们进行了较小的更新，并在下面添加了有关此新工作阶段的部分。
注意：该博客首次于2020年10月19日发布。 添加了下面的部分 关于这个新的工作阶段。使用深度学习来解决计算量子化学中的基本问题并探索物质与光的相互作用
在物理综述研究发表的一篇文章中，我们展示了深度学习如何帮助解决现实世界系统的量子力学基本方程。这不仅是一个重要的基本科学问题，而且还可能导致将来的实际用途，从而使研究人员在尝试将它们制作到实验室之前，可以使用计算机模拟来实例新材料和化学合成。
文章我们的神经网络架构Ferminet（费米子神经网络）非常适合建模大量电子集合的量子状态，这是化学键的基本构件。我们从这项研究中发布了代码，因此计算物理和化学社区可以在我们的工作基础上建立并将其应用于各种问题。
ferminet 本研究中的代码ferminet是从第一原理中计算原子和分子能量的深度学习的首次演示，这些原理足够准确，而基于自我注意力的新型结构Psiformer仍然是迄今为止最准确的AI方法。
psiformer 蛋白质折叠 玻璃动力学 晶格量子染色体动力学量子力学的简短历史
schrödinger的猫“
丁二烯分子