神经网络锁住理解电子相互作用新窗口

依靠演化专家系统技术的货车自动驾驶 原标题：专家系统打掀开忽略的电子相互作用新窗口

来源：科技日报

“深思考”又有新突破

专家系统打掀开忽略的电子相互作用新窗口

科技日报北京12月底9日电 （记者张梦然）据9日《科学知识》杂志发表的一篇论文，著名的人工智能企业“深思考”的新研究工作表明，专家系统可用以构建比基本上更正确的粒子数和相互作用三幅。该研究工作有助于科学知识家能够地忽略将底物结合在朋友们的的电子彼此间的相互作用，还辨识了深学习在电动力学水准上正确虚拟杂质的前途，使研究工作技术人员必须加以改进计算机建筑设计，在纳米级水准探索有关材料、药物和中都间体的关键问题。

描述量子场论杂质整体连续性的通量数学分析假说（DFT）于50多年前首次建立，已成为预测物理、生物化学和材料科学知识中都的电子相互作用优点的主要比对方法。然而，粒子数和相互作用能量彼此间给定的确切连续性，即所谓的通量数学分析，依然一直未被忽略。因此，即使是最先进的DFT数学分析在描述平均分的电子电荷和氢原子时也受到整体系统误差的煎熬。

为了补救这些限制，“深思考”研究工作技术人员詹姆斯·柯克派屈克及其上司用到该公司的该平台掀开发了一个框架，用以在正确的物理数据库和平均分的电子约束上专业训练专家系统，从而造成了功能性的“DM21”。

通过将函数表达为专家系统并将准确的属性合并到专业训练数据库中都，DM21必须学习没有两个重要系统误差（离域误差和氢原子对称性损坏）的函数，这导致比基本上的该平台能够地虚拟相当多的物理反应类别。DM21的重要性并不在于它造成了了就此的通量数学分析，而是人工智能比对方法补救了平均分的电子和氢原子关键问题，这些关键问题阻碍了创建数学分析的直接比对补救方案。

在短期内，这将使研究工作技术人员必须通过代码安全性来加以改进准确通量数学分析的无理数，以便立即用到。从长远来看，这进一步辨识了深学习在电动力学水准上正确虚拟杂质的前途，将允许研究工作技术人员在纳米级水准上探索有关材料、药物和中都间体的关键问题，来实现计算机中都的材料建筑设计。

“洞察纳米级技术对于帮助我们应对21世纪的一些主要面对变得越来越重要，从清洁电力到塑料污染。”柯克派屈克说，“这项研究工作是朝着正确方向迈出的一步，使我们必须能够地洞察的电子彼此间的相互作用，的电子是将底物固定在朋友们的胶水。”

为了加速该层面的进步，“深思考”已经发布了这篇论文，并免费获取了掀开Linux。

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