ModelHamiltonian 是一個免費且開源的 Python 函式庫，專門用來表達各種模型的哈密頓量，包括自旋和佔據基礎的哈密頓量。它旨在促進新電子結構方法的測試，並已發展成為多功能的研究工具，適合教育用途。這個函式庫具備現代軟體開發的最佳實踐，提供完整的文檔和廣泛的測試，還有圖形介面讓不懂程式的人也能輕鬆使用，並支援簡單語言來指定哈密頓量。本文宣布 ModelHamiltonian 的正式發布，強調其多樣功能和潛在應用。 PubMed DOI ♡
研究團隊成功開發深度學習模型，將3D資訊轉換為2D SMILES字串，準確預測碳基分子的熱力學性質。模型保留結構完整性，結合等變學習模組提高預測準確性，速度更勝傳統模擬。結合機器學習與量子化學，推動能源化學領域應用，結合數據驅動與基於物理的建模，深入探索碳基分子。 PubMed DOI
未來50年，物理化學將因量子化學和機器學習的進步而有大變革。等變神經網絡（NNPs）是關鍵創新，可快速又精確地進行分子模擬。這將實現狄拉克的統一物理學和化學的夢想，對材料、生物和地球科學有益。精確模擬將提供數據，用於自動化計算方法如擴散模型。大型語言模型（LLMs）將成為文獻審閱、編碼和科學寫作的重要工具。 PubMed DOI