【导读】

化教做为正在簿本、机械进建份子水仄上钻研物量的展看y最组成、挨算、份挨性量、算N述质转化及其操做的新综底子做作科教，其源自糊心战斲丧实际，料牛并随着人类社会的机械进建后退而不竭去世少。其中，展看y最化教知识是份挨多圆里的，正在阐收化教挨算的算N述质特定性量时，有需供思考种种尺度，新综好比特定的料牛片断、键战簿本，机械进建而且那些部份下服从够约莫为挨算的展看y最齐局属性战功能提供尾要不雅见识。簿本尺度上的份挨部份性量（如簿本电荷战杂化）战份子尺度上的齐局性量（如奇极矩、基态战激发态能）已经成为化教惦记战形貌根基见识战设念操做的开用辞汇的中间。随后，那些性量成为魔难魔难战实际钻研的尾要目的。残缺那些性量皆可能从合计供解薛定谔圆程的第一性道理电子挨算合计中判断进来。可是，正在实际中，很少提出精确的处置妄想。因此，以前的钻研已经斥天出一系列具备无开保真度的格式，从颇为精确的波函数格式（如耦开簇足艺）到开用战普遍操做的稀度泛函实际（DFT），再到细度较低的半履历格式。纵然经由多少十年的去世少，传统电子挨算实际的开用性依然受到底子数值格式的根基尺度的限度。目下现古，机械进建（ML）已经成为重大化教历程战质料建模的尾选策略，其提供了一个正在参考数据散上实习的交流模子，可用于构建份子挨算与其化教性量之间的相闭性，可感应小大规模系统提供快捷处置妄想。化教ML的后退明白天批注，簿本战份子特服从够被机械“进建”，从而有可能克制上述传统的限度战数字妨碍。

【功能掠影】

正在此，好国洛斯阿推莫斯国家魔难魔难室Sergei Tretiak教授（通讯做者）周齐总结了基于ML评估化教性量的去世少，好比部份簿本电荷、奇极矩、自旋、电子稀度、化教键战患上到简化的量子力教形貌。同时，做者概述了多少种今世神经汇散架构，战它们的展看才气，通用性战可转移性，并讲明了它们对于种种化教性量的开用性。此外，做者借夸大了进建的份子展现远似于量子力教远似物，证明了模子捉拿底子物理教的才气，战谈判了ML模子若何形貌非部份量子效应。最后，做者格式了一份可用的ML工具箱列表，总结了已经处置的挑战战展看了将去的去世少。总结的趋向批注，本规模的去世少正正在背由ML增强的基于物理的模子去世少，其伴同着新格式的斥天战用户不战的ML化教框架正正在快捷删减。

相闭钻研功能以“Extending machine learning beyond interatomic potentials for predicting molecular properties”为题宣告正在Nature Reviews Chemistry上。

【中间坐异面】

1.本文概述了一组快捷隐现的简化量子化教格式，好比稀度功能慎稀散漫（DFTB），并指出了ML若何直接改擅电子挨算合计；

2.做者格式了一份可用的ML工具箱列表，总结了已经处置的挑战战展看了将去的去世少，证明了本规模的去世少正正在背由ML增强的基于物理的模子去世少。

【数据概览】

图1从化教家的角度看物量的簿本尺度©2022 Springer Nature

部份性量与簿本、键或者碎片等根基的挨算元素有闭，而齐局性量则回属于部份系统。两维（2D）战三维（3D）计划同样艰深被视为具备周期性，因此卵黑量做为一个总体非周期的例子，其重大性规模正在不竭删减。

图2从部份战总体角度看化教挨算与性量的关连©2022 Springer Nature

相互关连性是直不美不雅的，但不是宽厉限度的。好比，电荷战奇极子是由量子力教波函数去界讲，那些系统的能源教反映反映正在可丈量的光谱中，并反对于幻念的特色，如光子的收射。

图3用于进建部份战齐局属性的神经汇散的今世系统架构©2022 Springer Nature

（a）下维神经汇散（HDNN）的份子能量（E）展看；

（b）条理挨算相互熏染感动的粒子神经汇散（HIP-NN）系统挨算；

（c）HIP-NN变体用于进建不开的簿本战份子性量；

（d）份子中原子汇散（AIMNet）系统挨算的变体；

图4簿本电荷、振动谱、奇极子战四极子的机械进建展看©2022 Springer Nature

（a）操做测试散（ANI-1x）实习以重现种种电荷分派妄想的部份簿本电荷时，分层相互熏染感动粒子神经汇散（HIP-NN）电荷展看的仄均尽对于误好（MAE）战均圆根误好（RMSE）；

（b）与稀度泛函实际（DFT）参考文献比照，当仅正在ANI-1x奇极子上妨碍实习时，HIP-NN仄价电荷分派（ACA）模子正在三肽散上的功能；

（c）ACA模子的实习战扩大性散开按小大小扩散的份子。顶部里板合计每一个份子的簿本总数（C，H，N，O），而底部里板合计每一个份子的非氢簿本（C，N，O）的数目；

（d）选定去世物活性份子的黑中光谱的ACA模拟；

（e）机械进建（ML）展看了不开链少的α-螺旋构象中散苦氨酸的奇极矩，并与DFT参考文献妨碍了比力；

（f）正在两散体中，水份子中O-H键修正时背x轴投射的奇极矩的能源教；图5自旋极化电荷战总电子稀度的机械进建展看©2022 Springer Nature

（a）一系列替换的硫代醛中硫簿本上的簿本电荷，正如正在 ANI-1x 数据散上实习的份子中原子汇散（AIMNet）所展看的那样，该汇散由氟、硫战氯簿本的份子增强；

（b）正在AIMNet神经自旋失调（AIMNet-NSE）中的迭代更新使同时进建α战β的电子稀度成为可能；

（c）第四代（4G）下维神经汇散（HDNN）电位正在模拟非部份电荷传输中的功能。图6自旋稀度、键序战实用哈稀顿模子的机械进建展看©2022 Springer Nature

（a）比力所选份子的稀度泛函实际（DFT）自旋稀度战可视化分层相互熏染感动粒子定位（HIP-loc）定位权重；

（b）扫描多环芳烃份子中C-C两里角时减进率（PR）的修正；

（c）正在ANI-1x散的一部份上实习并操做于Drugbank散的HIP-NN模子的功能；

（d）1,3-丁两烯顺反同构化历程中的前沿份子轨讲（MOs）交流；

（e）正在实习散开具备无开键拓扑的散类，用于拟开稀度泛函慎稀散漫（DFTB）框架中的键特异性倾轧势；

（f）量子转移正在丙两醛中做为份子能源教模拟的一系列快照。图7经由历程机械进建真现的小大规模份子模拟©2022 Springer Nature

（a）稀度泛函实际（DFT）与机械进建（ML）的比例比力；

（b）正在操做元素铝（ANI-Al）电位后，正在24.5ps的进并吞，操做ANI模拟了铝体相的位错挨算。

【功能开辟】

综上所述，受益于下量量的数据，数据驱动的自动进建 足艺为簿本间势数据散的最佳会集提供了有前途的策略，而不会掉踪往其可转移性。古晨，良多架构要末正在一个目的属性上实习，要末调用孤坐的汇散，每一个汇散子细自己的标签。总而止之，合计老本仅是份子力教的十倍。一个趋向是收略的：ML格式正正在成为合计科教家工做台上不成或者缺的工具。ML正正在成为经由时候验证代码的尾要组成部份。好比，最新版本的ORCA 5.0引进了ML劣化的DFT散成网格。此外，基准测试收略提醉了热化教、反映反映势垒、非共价相互熏染感动战振动频率评估圆里的改擅，展现了杂电子挨算合计若何从数据科教中受益。

文献链接：“Extending machine learning beyond interatomic potentials for predicting molecular properties”（Nature Reviews Chemistry，2022，10.1038/s41570-022-00416-3）

本文由质料人CYM编译供稿。

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