人工智能可用于预测分子波函数和分子的电子性质。由沃里克大学，柏林工业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通常用于预测我们的购买行为并识别我们的面孔或笔迹。在科学研究中，人工智能正在将自身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。为此，人工智能需要能够系统地纳入物理学的基本定律。
由沃里克大学，包括柏林工业大学和卢森堡大学领导的化学家，物理学家和计算机科学家组成的跨学科团队开发了一种可以预测分子量子态的深度机器学习算法，即所谓的波函数，它决定了分子的所有特性。
AI通过学习解决量子力学的基本方程式来实现这一目标，如发表在《自然通讯》上的论文《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》中所示。
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)，这通常是用于医学和工业应用的新型专用分子的计算设计的瓶颈。新开发的AI算法可以在几秒钟内在笔记本电脑或移动电话上提供准确的预测。