我院Pavlo O. Dral副教授和吴玮教授与美国卡耐基梅隆大学的Olexandr Isayev副教授合作，发展了人工智能增强的量子力学新方法 (AIQM1)。相关成果以“Artificial Intelligence-Enhanced Quantum Chemical Method with Broad Applicability”为题发表在Nature Communications。
发展高精度高效率的量子化学计算方法对复杂体系计算模拟具有重要意义。AIQM1 方法结合了人工智能方法和半经验量子力学方法，利用人工智能技术提高半经验量子力学方法预测的准确性，确保半经验计算对物理体系的正确描述。从而提供了一种可以直接用于新的应用研究的计算工具。
测试算例表明，AIQM1以半经验轨道分子方法的计算代价，获得具有量子化学计算金标准美称的耦合簇方法的计算精度。例如，对于富勒烯C60 的优化，AIQM1在单个 CPU 上仅需要 14 秒， DFT 优化在 32 个 CPU 上需要 30 分钟，而耦合簇方法的单点计算在 15 个 CPU 上就需要 69 小时。相比于现有密度泛函方法，AIQM1计算结果更为可靠，从而成为一种全新的解决化学问题的工具。 例如，AIQM1可以准确的给出环[18]碳的几何结构，而密度泛函方法（B3LYP/6-31G*）的预测是错误的。
AIQM1 展现了理论化学和计算科学前沿领域进展的成功结合。人工智能让精确而成本低廉的量子化学模拟成为可能。
论文第一作者是吴玮教授课题组博士研究生郑培锟，研究工作得到国家自然科学基金项目（22003051）和固体表面物理化学国家重点实验室等资助。
论文链接：http://doi.org/10.1038/s41467-021-27340-2
