量子化學(xué)在量子尺度上研究化學(xué)性質(zhì)和過程，為現(xiàn)代化學(xué)的研究和發(fā)現(xiàn)開辟了許多途徑?；瘜W(xué)家不需要使用燒杯或試管，就可以研究某一特定原子或分子的電子結(jié)構(gòu)，它們是如何排列在軌道上，以及這些電子如何與其他化合物或原子的電子相互作用，來預(yù)測給定原子或分子的性質(zhì)，以及它將如何發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。

然而，盡管量子化學(xué)已經(jīng)顯示出強大的威力，但它也有一個很大的缺點：精確的計算是資源密集型和耗時型的，常規(guī)化學(xué)研究涉及到數(shù)天甚至更長時間的計算。

現(xiàn)在，多虧了一種使用機器學(xué)習(xí)的新量子化學(xué)工具，量子化學(xué)計算的速度可以比以前快1000倍，從而使精確的量子化學(xué)研究比以往任何時候都要快。

這個名為OrbNet的工具是由加州理工學(xué)院的化學(xué)教授tommiller和Bren計算和數(shù)學(xué)科學(xué)教授animaanandkumar合作開發(fā)的。

米勒說：“在量子化學(xué)中，計算的準(zhǔn)確性和所需時間之間存在著一種相互影響的相互作用?！蹦憧梢蚤_始計算，然后說，‘好吧，星期二見?！F(xiàn)在，計算可以交互進(jìn)行了?！?/p>

OrbNet使用了一個圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，它將信息表示為“節(jié)點”，其中包含數(shù)據(jù)，而“邊”表示這些數(shù)據(jù)塊之間的關(guān)聯(lián)方式。

米勒說，OrbNet之所以能像現(xiàn)在這樣工作，是因為在原子和分子映射到圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式上有了創(chuàng)新，這種網(wǎng)絡(luò)是以薛定諤方程為基礎(chǔ)的，薛定諤方程是量子力學(xué)的核心數(shù)學(xué)。

他說：“以前的圖結(jié)構(gòu)把原子組織成節(jié)點，把原子之間的鍵組織成邊，但量子化學(xué)并不是這樣想的。”因此，我們建立了一個圖，其中節(jié)點是電子軌道，邊是軌道之間的相互作用。這與薛定諤方程有著更為自然的聯(lián)系?！?/p>

像所有的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一樣，OrbNet需要經(jīng)過培訓(xùn)才能執(zhí)行指定的任務(wù)，這與獲得新工作的人需要如何為此接受培訓(xùn)類似。OrbNet學(xué)會了在精確參考量子力學(xué)計算的基礎(chǔ)上預(yù)測分子性質(zhì)。Anandkumar的研究重點是機器學(xué)習(xí)，他幫助設(shè)計和優(yōu)化了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)。

Orbnet是一個很好的例子，它使用特定領(lǐng)域的特性：在本例中，是分子軌道。這使得機器學(xué)習(xí)模型能夠精確地計算出比訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的分子大得多，高達(dá)10倍的分子對于一個標(biāo)準(zhǔn)的深度學(xué)習(xí)模型，這種外推是不可能的，因為它只學(xué)習(xí)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上插值。利用分子軌道的領(lǐng)域知識對我們實現(xiàn)向大分子的轉(zhuǎn)移至關(guān)重要。

目前，OrbNet已經(jīng)對大約100000個分子進(jìn)行了訓(xùn)練，Miller說這使得它能夠為研究人員執(zhí)行許多有用的計算，但是正在進(jìn)行的努力旨在將其擴(kuò)展到更大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

“分子性質(zhì)的預(yù)測有許多實際的好處。例如，OrbNet可以用來預(yù)測分子的結(jié)構(gòu)，它們的反應(yīng)方式，它們是否溶于水，或者它們?nèi)绾闻c蛋白質(zhì)結(jié)合，”他說。

米勒說，未來在OrbNet上的工作將集中在通過額外的培訓(xùn)來擴(kuò)大其任務(wù)范圍。

他說：“我們已經(jīng)證明了這種方法在有機化學(xué)的一個小角落起作用，但沒有什么能阻止我們將這種方法擴(kuò)展到其他應(yīng)用領(lǐng)域。”

責(zé)任編輯：YYX