这项研究发明了识别人脸和手写体的算法

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人工智能用于预测分子的电子性质和分子波函数。卢森堡、柏林工业大学和华威大学的一组研究人员共同开发了这种创新的人工智能方法。同时,这项研究的发现可以用于加速新材料或药物分子的设计。

机器学习和人工智能算法经常用于预测购买行为,识别我们的笔迹和面孔。此外,人工智能正迅速证明自己是一种极其重要的科学发明工具。

因此,在化学领域,人工智能已经成为预测量子系统模拟或实验结果的工具。为了实现这一点,人工智能需要系统地整合物理学的基本定律。

计算机科学知识对人工智能算法的发展至关重要

同时,来自卢森堡大学和华威大学的计算机科学家、物理学家和化学家的跨学科团队提出了一种特殊的深机器学习算法。该算法能够预测波函数和量子分子态。

以通常的方式提供这些方程的解需要非常高性能的计算资源。这也需要几个月的计算时间。这通常被认为是为各种工业和医学应用设计新的专用分子的一个障碍。新开发的人工算法可以提供正确的预测。该算法可以在手机上一眨眼就完成

Reinhard Maurer博士是英国华威大学化学系的教授,他说这项研究已经进行了三年的共同努力。这项研究需要计算机科学知识来开发人工智能算法。他补充道,这种算法足够灵活,可以塑造和捕捉波浪的行为。

这项研究的结果发表在《自然通讯》上。这篇发表的论文名为“用分子波函数的深层神经网络统一机器学习和量子化学”。

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