DeepMind讓AI首次在量子水平描述物質(zhì)！Nature：化學領(lǐng)域最有價值技術(shù)之一
成果將開源
明敏 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
現(xiàn)在，AI能在量子層面精準描述物質(zhì)了！
在最新一期《科學》雜志上，DeepMind構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測分子內(nèi)電子分布，從而計算出分子特性。
這距離DeepMind登上《Nature》封面、解決兩大數(shù)學難題，僅僅過去了一個星期。
而這一突破對于AI、化學、材料學領(lǐng)域都有重要影響。
一方面，這意味著深度學習在準確模擬量子層面物質(zhì)上大有前景；另一方面，這對于在納米尺度探索材料、醫(yī)學、催化劑等物質(zhì)都具有重要影響。
DeepMind還表示，他們將開源這一成果給全球科研人員用！
怪不得網(wǎng)友會發(fā)出感嘆：
DeepMind——YYDS！
《Nature》稱這將是化學領(lǐng)域中最有價值的技術(shù)之一：
用MLP解決電子相互作用問題
這一次DeepMind解決的問題是密度泛函理論?（DFT）有關(guān)。
DFT是一種通過計算分子內(nèi)電子密度來研究多電子體系電子結(jié)構(gòu)的方法，它可以在量子水平上描述物質(zhì)，
通過近似的方法，DFT先把復(fù)雜的電子相互作用問題簡化為無作用問題，再將所有誤差另放在一項中，對誤差單獨分析。
在過去幾十年中，它已經(jīng)成為預(yù)測化學、生物學和材料中各種系統(tǒng)特性時最常用的方法之一。
但目前這一方法仍舊存在一定局限性。
一方面，它存在離域化誤差。
在DFT計算中，泛函會找到能量最小化時的電子構(gòu)型來推斷分子的電子密度。由此函數(shù)誤差就會帶來電子誤差。
大多數(shù)已有密度泛函都會錯誤地將電子密度分布在幾個原子或分子上，而不是將其確定在單個分子或原子周圍。
△左圖為傳統(tǒng)方法，右圖為DeepMind提出方法
另一個主要誤差來自于自旋對稱性破壞。
如果描述結(jié)構(gòu)中的化學鍵斷裂時，現(xiàn)有的泛函會給出一種自旋對稱性被破壞的構(gòu)型。
但是對稱性對于研究物理、化學構(gòu)型有著重要作用，所以當前方法的這一缺陷也就造成了很大的誤差。
在對比中可以看出，PBE方法打破了自旋對稱性。
由此，DeepMind提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——DeepMind 2021?（簡稱DM21）。
這一框架使用了多層感知器?（MLP），它能映射一組輸入向量到一組輸出向量。
在向一個權(quán)值共享的MLP中輸入自旋指數(shù)電荷密度等精密化學數(shù)據(jù)后，它可以預(yù)測局部電荷密度的增強值和局部能量密度。
將這些數(shù)值整合后，再向函數(shù)中增加色散校正DFT。
經(jīng)過訓練后，就可以在自洽計算中部署這一模型。
在具體數(shù)據(jù)對比中，DM21的誤差值都低于傳統(tǒng)方法。
也就是說，DM21可以精準地模擬復(fù)雜系統(tǒng)，如氫鍵鏈（hydrogen chains）、帶電荷DNA堿基對和雙自由基體系的過渡態(tài)。
實驗結(jié)果顯示，在不同基準（GMTKN55\BBB\QM9）上，DM21的絕對誤差值均小于普通方法。
由此不難得出，DM21可以構(gòu)建出比DFT方法更為精確地描述電子相互作用，深度學習在量子層面精準模擬物質(zhì)也將大有前景。
已用AI震驚生物界、數(shù)學界
本次研究成果的一作為谷歌DeepMind研究學者James Kirkpatrick。
他表示，了解微觀現(xiàn)象對于清潔電力、微塑料污染等方面研究都有重要意義。
這對研究人員在納米水平上探索新材料、藥物開發(fā)和催化劑等問題，也都有深刻影響。
而這已經(jīng)不是DeepMind第一次用AI震驚科學界。
在今年，他們用AlphaFold2預(yù)測了人類98.5%的蛋白質(zhì)，一時間震驚生物學界。
不久前，他們用AI突破兩大數(shù)學難題還登上《Nature》封面，對紐結(jié)理論、表示論都產(chǎn)生深刻影響。
論文地址：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abj6511
參考鏈接：
[1]https://deepmind.com/blog/article/Simulating-matter-on-the-quantum-scale-with-AI
[2]https://twitter.com/DeepMind/status/1469275897614196739
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