人工智能可以用来预测分子的波函数和电子性质。由华威大学、柏林技术大学和卢森堡大学的研究人员团队开发的这种创新的AI方法可用于加快药物分子或新材料的设计。

人工智能和机器学习算法经常被用来预测我们的购买行为，识别我们的脸或笔迹。在科学研究中，人工智能正在把自己确立为科学研究的关键工具。

在化学领域，人工智能已经成为预测量子系统实验或模拟结果的工具。因此，人工智能需要系统地融入物理基本定律。

由华威大学(Warwick University)牵头，包括柏林工业大学和卢森堡大学在内的化学家、物理学家和计算机科学家组成的跨学科团队，开发了一种深度机器学习算法，可以预测分子的量子状态，即所谓的波函数，它决定了分子的所有性质。

AI通过学习求解量子力学的基本方程来实现这个目标，如《自然通讯》年发表的论文《利用深层神经网络为分子波函数统一机器学习和量子化学》所示。

以常规方式求解这些方程需要大量的高性能计算资源(数月的计算时间)，这通常是医学和工业应用中新型专用分子计算设计的瓶颈。新开发的AI算法可以在几秒钟内在笔记本电脑或手机上提供准确的预测。

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