近日，中国科学技能年夜学商红慧特任传授、杨金龙院士团队将人工智能范畴的Transformer架构与量子物理的基本方程相联合，成长了一种求解多电子薛定谔方程的乾坤收集（QiankunNet）。9月29日，该研究结果发表在《天然-通信》。
薛定谔方程是量子力学的基本方程。从道理上讲，所有质料的性子都来历在多电子薛定谔方程的求解，是以切确求解该方程是整个物资科学范畴的庞大挑战之一。对于在包罗多个电子的繁杂系统，求解薛定谔方程的计较量会跟着电子数的增长呈指数级增加，这一“指数墙”问题极年夜地限定了传统计较要领的能力，使其难以切确模仿真正的份子系统及化学反映。
为霸占这一难题，研究团队从人工智能范畴的Transformer架构中罗致灵感，将其焦点的留意力机制引入量子波函数的构建中，使用其强盛的联系关系建模能力来捕获电子之间繁杂而微妙的彼此作用。所构建的乾坤收集不仅于布局上实现了对于电子波函数的切确表达，并且采用端到真个可微分架构，使用反向流传直接优化变分能量。
研究团队还有成长了一套联合了蒙特卡洛树搜刮的高效自回归采样算法。该算法经由过程并行天生自力的、无联系关系的电子构型样本，防止了传统采样要领中存于的样真相关性高、收敛慢等瓶颈，极年夜地晋升了计较效率及不变性。同时，该框架还有经由过程引入基在组态彼此作用要领的物理开导初始化计谋，显著加快了变分优化的收敛历程。
研究成果注解，乾坤收集于包罗30个自旋轨道之内的份子基准测试中体现卓着，其计较的联系关系能精度到达了全组态彼此作用要领的99.9%三木SEO-。于处置惩罚化学键解离等强联系关系问题时，乾坤收集揭示出相较在传统耦合簇要领更优胜的机能。与以前的神经收集量子态要领比拟，该要领不仅计较速率更快，精度也更高。
进一阵势，研究团队将该要领运用在模仿生物氧化应激历程中的焦点反映——芬顿反映。成果充实展示了该要领于处置惩罚含过渡金属的繁杂化学系统方面的能力及广漠运用远景。
这项研究不仅展示了人工智能模子于解决基础科学难题方面的巨年夜潜力，还有为切确模仿繁杂份子系统提供了新东西。这一结果预示着一个新的成长标的目的：留意力机制不仅可以处置惩罚天然语言，还有能表征量子波函数，这象征着可以将年夜语言模子架构引入到量子化学的焦点范畴。
相干论文信息：https://doi.org/10.1038/s41467-025-63219-2
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