OFDFT
兼具精度与效率,微软基于AI的新电子结构计算框架登Nature子刊
编辑 | ScienceAI编者按:为了使电子结构方法突破当前广泛应用的密度泛函理论(KSDFT)所能求解的分子体系规模,微软研究院科学智能中心的研究员们基于人工智能技术和无轨道密度泛函理论(OFDFT)开发了一种新的电子结构计算框架M-OFDFT。这一框架不仅保持了与KSDFT相当的计算精度,而且在计算效率上实现了显著提升,并展现了优异的外推性能,为分子科学研究中诸多计算方法的基础——电子结构方法开辟了新的思路。相关研究成果已在国际知名学术期刊《自然-计算科学》(Nature Computational Scie
3/12/2024 5:54:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
数据
机器人
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI创作
马斯克
智能体
英伟达
论文
Anthropic
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
LLM
生成式
苹果
Claude
Agent
神经网络
3D
AI新词
AI for Science
机器学习
研究
生成
人形机器人
xAI
AI视频
计算
Sora
GPU
百度
AI设计
华为
工具
搜索
大语言模型
具身智能
场景
字节跳动
RAG
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
视频生成
AGI
神器推荐
亚马逊
架构
Copilot
DeepMind
应用
安全