在21世紀(jì)的科技浪潮中诲祸，人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）正以前所未有的速度重塑著各行各業(yè)氧急，化學(xué)科學(xué)也不例外尸曼。2024年5月拐叉，多倫多大學(xué)Alán Aspuru-Guzik課題組在《Advanced Materials》期刊上發(fā)表的綜述文章岩遗，為我們揭示了在這一新興時(shí)代背景下，計(jì)算化學(xué)實(shí)驗(yàn)如何從量子化學(xué)邁向機(jī)器學(xué)習(xí)凤瘦，并探討了兩者的深度融合如何為化學(xué)研究開辟新路徑宿礁。
傳統(tǒng)計(jì)算化學(xué)，作為理解和預(yù)測(cè)分子性質(zhì)的重要手段蔬芥，長期受制于薛定諤方程的復(fù)雜性和計(jì)算成本的高昂梆靖。隨著分子系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，這一挑戰(zhàn)愈發(fā)顯著笔诵。然而返吻，AI與ML技術(shù)的引入，為計(jì)算化學(xué)實(shí)驗(yàn)帶來了革命性的轉(zhuǎn)變乎婿。這些技術(shù)不僅提高了探索化學(xué)空間的效率测僵，還極大地?cái)U(kuò)展了可研究的分子范圍，使得原本難以觸及的化學(xué)領(lǐng)域變得觸手可及次酌。
ML模型在能量和性質(zhì)預(yù)測(cè)方面的演變尤為引人注目恨课。從最初完全依賴于數(shù)值數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型舆乔，到如今逐步融入量子力學(xué)物理法則的模型，ML正逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算化學(xué)的補(bǔ)充甚至替代剂公。這種融合不僅提高了模型的準(zhǔn)確性和可解釋性希俩，還增強(qiáng)了其泛化能力和可轉(zhuǎn)移性，從而降低了對(duì)數(shù)據(jù)量的依賴纲辽。
值得注意的是颜武，ML在量子化學(xué)中的應(yīng)用前景廣闊。通過將物理方程的美感與ML的插值及外推能力相結(jié)合拖吼，科學(xué)家們能夠創(chuàng)建出既具有物理基礎(chǔ)又具備強(qiáng)大預(yù)測(cè)能力的模型鳞上。這些模型不僅能夠在已知數(shù)據(jù)范圍內(nèi)進(jìn)行精確預(yù)測(cè)，還能夠在新領(lǐng)域吊档、新條件下實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的外推篙议，為化學(xué)研究提供了前所未有的靈活性和深度。
然而怠硼，盡管AI與ML為計(jì)算化學(xué)實(shí)驗(yàn)帶來了諸多優(yōu)勢(shì)鬼贱，理論化學(xué)家的角色依然不可或缺。他們憑借深厚的專業(yè)知識(shí)和直覺香璃，能夠推動(dòng)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)的不斷進(jìn)步这难，并與量子力學(xué)和ML技術(shù)緊密合作，共同探索新的葡秒、基于物理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案姻乓。在這個(gè)過程中，理論化學(xué)家的直覺和判斷力仍然是連接理論與實(shí)踐眯牧、指導(dǎo)研究方向的關(guān)鍵蹋岩。
綜上所述，人工智能時(shí)代的計(jì)算化學(xué)實(shí)驗(yàn)正經(jīng)歷著從量子化學(xué)到機(jī)器學(xué)習(xí)的深刻轉(zhuǎn)變炸站。這一轉(zhuǎn)變不僅推動(dòng)了化學(xué)研究的快速發(fā)展星澳，也為我們探索未知化學(xué)世界提供了強(qiáng)有力的工具。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和理論的持續(xù)深化旱易，我們有理由相信，未來的化學(xué)研究將在AI與ML的助力下腿堤，綻放出更加璀璨的光芒阀坏。
