这一重大成果于近日在《自然-化学》杂志上发表。领衔这项工作的弗兰克·诺埃博士相信，这一创新方法可能会为量子化学的未来研究开辟崭新的道路。量子化学是一门以量子视角探索化学奥秘的学问，旨在通过理解组成分子的原子空间分布情况来预测分子的化学和物理性质以及化学反应结果，理论上可以通过求解薛定谔方程实现。这一任务在实际操作中异常艰巨，长期以来科学家们一直在寻找一种能够高效求解任意分子问题的通用方法，但一直未能如愿。
那么，薛定谔方程究竟是何方神圣？为何如此难以捉摸？原来，在微观世界的量子领域里，物体的运动规律与我们在经典力学中所熟知的牛顿第二定律截然不同。微观粒子的行为状态遵循一套更为复杂深奥的规律，这就需要借助薛定谔方程来描述。这一伟大方程由奥地利著名物理学家薛定谔于1926年提出，为量子力学奠定了基石。
薛定谔方程涉及波函数的概念，波函数描述了微观体系的状态，包含了力学量取值的概率分布以及这些分布随时间变化的信息。分子的化学性质和化学反应结果都与电子在原子核周围的运动状态密切相关，因此求解薛定谔方程成为量子化学的核心任务。
尽管薛定谔方程看似重要，但在实际应用中却异常棘手。即便公式被写在黑板上，真正运用起来解题却像是一场无法攻克的难题。迄今为止，人类只运用薛定谔方程成功解析了氢原子这一最简单的体系，对于更复杂的分子体系，波函数的求解变得异常困难。大部分量子化学方法在追求求解波函数的道路上选择了放弃，转而追求确定给定分子的能量，但这往往需要复杂的数学方法和近似计算，难以在实际应用中取得良好的平衡。
在这一背景下，柏林自由大学的研究人员们决定突破这一困境。他们结合深度学习与量子物理的基本原理，开发出一种全新的AI方法。通过设计一种深度网络来学习电子在原子核周围的复杂分布模式，这种方法能够在可接受的计算成本下提供空前的精度。论文的另一位作者杨·赫尔曼指出，与传统的高计算效率的密度泛函理论相比，他们提出的深度“量子蒙特卡洛”方法同样具有竞争力。物理学家们还将泡利不相容原理等电子波函数的基本物理特性集成到人工网络中，为AI注入了量子力学的灵魂。这一创新性的融合为量子化学的研究开辟了新的道路。