DeepMind 的 FermiNet 和 Psiformer 突破量子力學激發態計算，或將改變未來材料科學 – LionAI

大家好，我係阿布🌟。DeepMind 呢排真係好猛，繼 AlphaFold 解決咗蛋白質折疊問題之後，佢哋又喺量子力學領域中有咗重大突破。DeepMind 最新嘅研究成果 FermiNet 喺 Science 雜誌上發表，使用深度學習技術來準確計算量子激發態——呢個成就有望解決長久以來嘅計算難題。

FermiNet 簡介🧠

DeepMind 聯合帝國理工學院所提出嘅 FermiNet，同時利用變分量子蒙特卡羅方法計算分子和原子的能量，其準確度足以應用喺實際項目。FermiNet 係專為費米子設計嘅神經網絡，能夠近似計算薛定諤方程，使得量子系統嘅分析更加準確。

FermiNet 及其應用🌍

FermiNet 唔單止係一個理論工具，佢有實際嘅應用前景。包括模擬新嘅材料同化學合成物、蛋白質折疊、玻璃動力學、晶格量子色動力學等。隨著量子計算嘅進步，呢啲技術更有望引領未來產業嘅發展。

最新突破 – 激发態計算🔬

喺最近發表嘅新研究中，DeepMind 提出了計算量子激發態嘅新方法。呢個創新使計算結果更為準確，甚至比現有嘅 “gold standard” 方法更精確。呢個重大進展對於太陽能電池、LED 同半導體技術有深遠影響。

實驗結果及對應用前景嘅影響🏆

FermiNet 喺初步實驗中取㗎非凡嘅成績，即使係計算最複雜嘅化學反應，誤差亦係相對较小。呢個發現將有利於理解物質同光線之間嘅互動，從而改變未來科技嘅發展面貌。

結語📝

總括而言，DeepMind 透過 FermiNet 和 Psiformer 喺量子力學中嘅新進展真係唔簡單，有望改變未來材料科學嘅諗法。同大家共勉，唔好停低學習同進步。

💡重點：

• FermiNet 同變分量子蒙特卡羅方法結合，解決計算量子系統。
• 應用範圍廣泛，如材料模擬同化學合成、蛋白質折疊等。
• 最新突破解決激发態計算，對新能源技術有深遠影響。

大家好，我係阿布🌟。