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獲取化學指紋的人工智能

人工智能研究的巨大進步在過去十年中導致了該領域廣泛的引人入勝的發展。自動駕駛汽車,以及搜索引擎和垃圾郵件過濾器等日常應用程序都說明了人工智能領域方法的多功能性。

紅外光譜是深入了解分子世界的最有價值的實驗方法之一。紅外光譜是化學指紋,提供有關物質和材料的成分和性質的信息。在許多情況下,這些光譜非常復雜 - 詳細的分析使得計算機輔助模擬不可或缺。雖然量子化學計算原則上能夠非常精確地預測紅外光譜,但是由于與它們相關的高計算量,它們在實踐中的適用性變得困難。因此,只能針對相對較小的化學系統計算可靠的紅外光譜。

由維也納大學化學系的Philipp Marquetand領導的一個國際研究小組現在已經找到了一種利用人工智能加速這些模擬的方法。為此目的,使用所謂的人工神經網絡,即人腦的數學模型。通過僅使用幾個例子,它們能夠學習紅外光譜建模所需的復雜量子力學關系。通過這種方式,科學家們可以在幾分鐘內完成模擬,否則即使使用現代超級計算機也需要幾千年的時間 - 而不會犧牲可靠性。“我們現在終于可以模擬迄今為止使用的模擬技術無法克服的化學問題,”該研究的第一作者Michael Gastegger說。

基于這項研究的結果,研究人員相信他們的光譜預測方法將被廣泛用于未來實驗紅外光譜的分析。

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