一種新的機器學習算法可以探測分子的量子行為，從而使化學家具有更好的從頭開始設計新化合物的能力。

Inverse報道，與以前的化學輔助算法相比，具有可笑名稱“ SchNOrb”的AI系統(tǒng)可以更深入地研究分子的結構和行為。盡管SchNOrb(“軌道科學網(wǎng)”)尚未在學術界內部署，但它可以幫助科學家開發(fā)全新的藥物或其他有用的物質。

先前用于幫助化學家設計新化合物的算法能夠預測原子結構或特定反應的結果。但是，SchNOrb(我們確實就像在說它的名字一樣)對原子軌道的研究更加深入。

這些軌道決定了單個原子電子的行為，并服從于量子力學的奇異定律。根據(jù)上周發(fā)表在《自然通訊》(Nature Communications)上的一項研究，這種新算法的復雜性花了很多年才能教授。

“這是三年的共同努力，需要計算機科學專業(yè)知識來開發(fā)一種足夠靈活的人工智能算法，以捕獲波函數(shù)的形狀和行為，”華威大學化學家兼第一作者雷因哈德·莫拉爾(Reinhard Maurer)說道，“而且還有化學和物理學方面的知識如何以可對該算法進行管理的形式來處理和表示量子化學數(shù)據(jù)。”