近年来，人工智能领域取得了许多突破性的进展，其中最引人注目的莫过于DeepMind公司在量子力学计算方面的最新成果。他们提出了一种名为FermiNet的新型神经网络模型，旨在解决量子力学计算中长期存在的难题。这一成果不仅在学术界引起了广泛的关注，也为我们深入理解和应用量子力学提供了新的途径。
量子力学作为一门描述微观世界的基本理论，在解释许多物理现象时取得了巨大的成功。然而，由于量子力学的复杂性，计算量子系统的性质变得异常困难。例如，计算一个包含大量粒子的量子系统的基态能量，或者模拟量子系统的演化过程，都需要巨大的计算资源和复杂的算法。
为了解决这些计算难题，科学家们提出了许多方法，其中最成功的是基于密度泛函理论（DFT）的方法。DFT是一种近似方法，它通过计算电子密度来描述量子系统的性质。然而，DFT仍然存在一些局限性，例如在处理强关联系统时表现不佳。
DeepMind的研究人员意识到，神经网络在处理复杂问题时具有巨大的潜力。他们提出了一种名为FermiNet的新型神经网络模型，该模型基于变分蒙特卡洛（VMC）方法，通过优化神经网络的参数来逼近量子系统的基态波函数。
FermiNet的主要创新之处在于它能够直接处理电子的坐标，而不需要通过电子密度来间接描述系统的性质。这使得FermiNet能够更准确地描述电子之间的相互作用，从而提高计算的准确性。此外，FermiNet还采用了一种新颖的神经网络架构，能够有效地处理高维数据，进一步提高了计算的效率。
通过在一系列量子化学问题上的测试，研究人员发现FermiNet在计算基态能量、电子结构以及反应动力学等方面都取得了显著的成果。例如，在计算水分子和二氧化碳分子的基态能量时，FermiNet的准确性超过了传统的DFT方法。此外，FermiNet还能够准确地预测化学反应的速率常数，为理解化学反应的机理提供了新的途径。
然而，FermiNet也存在一些局限性。首先，由于FermiNet需要大量的计算资源，目前还无法应用于大规模的量子系统。其次，FermiNet的准确性仍然受到一些近似方法的限制，例如在处理强关联系统时可能存在误差。
尽管如此，DeepMind的这一成果仍然具有重要的意义。它不仅为解决量子力学计算中的难题提供了新的思路，也为我们深入理解和应用量子力学提供了新的工具。随着计算资源的不断增加和算法的不断改进，我们有理由相信，FermiNet将在未来的量子计算研究中发挥更大的作用。
论文地址：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adn0137
