令人惊叹的创新正在计算化学领域涌现，提供了革命性的方法，用于对分子和材料进行加速预测。传统的方法因其本质上繁琐而逐渐被整合人工智能的先进技术所取代。这种快速演变促进了一波发现，推动研究达到前所未有的水平。量子力学与机器学习模型之间日益增长的协同作用重塑了分子系统的设计和分析。实际应用的不断增加，承诺改变药理学和可持续发展等领域。
计算化学的历史背景
材料的设计长期以来一直是一个繁琐的过程。在长达一个多千年的时间里，科学家们试图将铅和硫等元素转化为黄金，从而实践了一种常常以失败告终的炼金术。像第谷·布拉赫、罗伯特·博伊尔和艾萨克·牛顿等标志性人物也曾在这一领域进行过努力，却无功而返。
现代化学由于元素周期表的出现而发生了根本变化，它基于对不同元素特性的扎实理解。认识到将一种元素神奇地转变为另一种元素，必然要经过已知的化学过程，变得至关重要。毫无疑问，过去十年机器学习工具的出现也彻底改变了对分子的分析能力。
机器学习的最新进展
麻省理工学院的朱莉教授领导的一项关键研究承诺在材料设计中带来重要进展。李教授的团队最近在自然计算科学2024年12月的期刊上发表了他们的研究，突出展示了预测材料和分子特性的全新工具。
传统上，大多数机器学习模型依赖于密度泛函理论（DFT）。这种量子方法通过检查电子密度的分布来确定分子的总能量。尽管DFT取得了一定成功，其局限性也是显而易见的。它的准确性可能会有所变化，而且仅提供单一的信息：分子系统的最低总能量。
耦合簇理论，一个有前景的替代方案
李教授的研究集中在耦合簇理论，也称为CCSD(T)。这种技术被视为量子化学的“黄金标准”，提供比DFT更为准确的结果。然而，CCSD(T)的计算仍然较慢，计算成本随着电子数量的增加而迅速上升，限制了其在小分子上的应用。
引入机器学习方法来处理这些计算是一个重要进步。最初，CCSD(T)计算是在传统计算机上完成，然后利用结果训练一个由李教授团队开发的创新架构的神经网络。一旦训练完成，该模型就能快速执行相同的计算，使用近似技术。
MEHnet模型及其影响
名为“多任务电子哈密顿网络”的模型（MEHnet）提供了关于各种电子特性的见解。这包括偶极矩、电子极化率和光激发间隙——这些都是确定分子吸收现象的关键。这种独特的方法，使得单个模型可以评估多个属性，真正实现了范式的转变。
该模型还揭示了分子的激发态和红外吸收光谱的信息。分子中原子的振动之间的联系带来了重要的集体行为。加强这一方法论的基础在于使用等变图神经网络，它直接整合了与分子属性评估相关的物理原理。
性能与前景
在对已知烃类分子的测试中，李教授的模型超越了DFT模型，接近实验结果。材料发现专家蔡强表示，该方法允许通过小数据集进行有效训练，同时达到更高的精度。
研究小组最初从轻元素，如氢和碳入手，随后转向了更重的元素，比如硅和磷。在小分子上进行学习后，模型可以扩展到越来越复杂的分子。
计算化学的潜在应用与未来
该模型承诺可以对从一维分子到更复杂的结构进行表征，涵盖数千甚至数万个原子。研究人员还在探索未知分子，能够预测假想材料的特性。该过程促进了未来实验验证的优秀候选者的筛选。
李教授所设想的未来为高通量分子筛选等应用铺平了道路，这对于识别被认为有益的分子和材料至关重要。希望引入过渡金属元素能创造出新的材料，用于满足日益紧迫的能源存储需求。
在2024年诺贝尔化学奖等倡议的支持下，正在进行的工作承诺通过使分析工具更加可及和高效来改变理论化学。像大规模AI方法所描述的技术，承诺将推动原子级模拟发展。这突显出计算化学与深度学习之间的协同作用，提出了探索新路径的可能。
关于计算化学技术的常见问题解答
什么是计算化学，使用了哪些技术？
计算化学是一个利用计算方法来建模和预测分子和材料行为的领域。常用的技术包括量子力学、分子力学和分子动力学模拟。
新技术如何改善材料属性的预测？
最近的进展，尤其是机器学习的整合，使得评估分子的属性更快速并且精度更高，使用诸如CCSD(T)的量子模型。
在计算化学中，使用耦合理论的优势是什么？
耦合理论或CCSD(T)通常比其他方法如DFT提供更高的精度，允许可靠地预测分子属性，但它通常计算更慢且成本更高。
什么是MEHnet，它在这个背景下如何使用？
“多任务电子哈密顿网络”（MEHnet）是一个机器学习模型，可以综合评估分子的多种电子特性，从而使得从单一模型进行全面评估，而不需要多个不同模型的方法。
这些新技术可以分析什么类型的材料？
这些技术允许分析小型非金属元素以及更重的元素，从烃类到过渡金属，并且可以应用于越来越大的分子。
机器学习如何对计算化学作出贡献？
机器学习使得能够训练模型从先前的计算中学习，从而提高预测的效率，同时简化复杂计算并减少获取结果所需的时间。
这些计算化学的新进展可能会带来什么实际影响？
这些进展可能会导致新材料的发现，用于药物设计、电子设备和电池领域，通过快速识别出有前景的候选者。
这些新方法的计算化学是否存在局限性？
尽管这些方法前景可期，但在处理的分子大小上可能会受到限制，并且仍需要实验评估确认预测。此外，关于扩展到更复杂系统仍然存在挑战。
