机器学习与量子化学的统一 - 分子波函数的深度神经网络

Jun, 2019

Unifying machine learning and quantum chemistry -- a deep neural network for molecular wavefunctions

K. T. Schütt, M. Gastegger, A. Tkatchenko, K.-R. Müller, R. J. Maurer

TL;DR本文提出了一种基于深度学习的量子力学波函数预测框架，以实现分子结构的反向设计，用于优化目标电子性质，表明这种方法打开了机器学习和量子化学更协同的前景。

Abstract

machine learning advances chemistry and materials science by enabling large-scale exploration of chemical space based on quantum chemical

发现论文，激发创造

本文提出了一种基于深度张量神经网络（DTNN）的方法，可以实现空间和化学分辨率高的分子系统在量子力学观测量方面的分析，此方法可以用于预测分子的原子能和局部化学势，同位素能和分子的电子结构，为揭示复杂的量子化学体系提供了新的突破。

Sep, 2016

结合现代科学计算和电子结构理论，基于深度多任务人工神经网络的机器学习模型能够对上千个有机分子的多个电子基态和激发态性质进行预测，从而实现对合成可及的虚拟化合物库的高通量筛选，成本极低且准确度与现代量子化学方法相当甚至更优。

May, 2013

本文提出了新颖的深度学习架构 —— 费米神经网络作为用于处理许多电子系统的有效波函数仿真，该方法可以在各种原子和小分子上获得比其他变分量子蒙特卡罗 Ansätze 更高的精度，优于其他从头开始的量子化学方法，可以直接优化之前难以处理的许多电子系统的波函数。

Sep, 2019

介绍了机器学习在分子模拟及预测量子力学能量与力学、粗粒化分子动力学、提取自由能面和生成网络方法等应用方面的研究进展，同时探讨了在此领域中的一些挑战。

Nov, 2019

本文综述了深度神经网络在计算化学等领域中的广泛应用和优越表现，强调它作为一种有价值的机器学习工具在未来将发挥重要作用。

Jan, 2017

运用机器学习技术设计了量子神经网络，该网络明确地结合了大量具有物理相关性的对称性，以预测原子势能和原子力的潜在能量表面。研究结果表明，凭借几何量子机器学习框架，分子力场的生成可以从中获益，并且化学系统对于发展和应用先进量子机器学习工具具有丰富的应用潜力。

Nov, 2023

利用数据驱动技术的材料设计过程中，我们开发了一种融合经典和量子计算的混合模型来预测钙钛矿材料的能量形成。该模型的性能与经典模型和其他机器学习算法相媲美，为探索量子特征编码和参数化量子电路在图神经网络等复杂机器学习算法中的巨大改进提供了一种新途径。

May, 2024

本研究基于局部化学环境和贝叶斯统计学习的机器学习模型，提供了一个统一的框架，可以预测原子尺度的稳定性和不同类别的分子的化学精度，可以区分活性和非活性的蛋白质配体，这种方法可以对材料和分子的势能面提供新的洞察。

Jun, 2017

数据驱动技术与物理近似相结合的例子展示了机器学习在电子结构计算中的应用，从而提高了模型的可迁移性和可解释性，节省了计算成本，并为发展机器学习增强型电子结构方法提供了蓝图。

Nov, 2023

发展了一种统一的机器学习方法，用于有机分子的电子结构，使用 CCSD (T) 计算作为训练数据，模型在计算成本和各种量子化学性质的预测准确度上优于常用的 B3LYP 泛函。将模型应用于芳香化合物和半导体聚合物上，对基态和激发态性质进行了验证，展示了其对于复杂系统的准确性和概括能力。

May, 2024