在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）与机器学习（ML）正以前所未有的速度重塑着各行各业，化学科学也不例外。2024年5月，多伦多大学Alán Aspuru-Guzik课题组在《Advanced Materials》期刊上发表的综述文章，为我们揭示了在这一新兴时代背景下，计算化学实验如何从量子化学迈向机器学习，并探讨了两者的深度融合如何为化学研究开辟新路径。
传统计算化学，作为理解和预测分子性质的重要手段，长期受制于薛定谔方程的复杂性和计算成本的高昂。随着分子系统规模的扩大，这一挑战愈发显著。然而，AI与ML技术的引入，为计算化学实验带来了革命性的转变。这些技术不仅提高了探索化学空间的效率，还极大地扩展了可研究的分子范围，使得原本难以触及的化学领域变得触手可及。
ML模型在能量和性质预测方面的演变尤为引人注目。从最初完全依赖于数值数据训练的模型，到如今逐步融入量子力学物理法则的模型，ML正逐步实现对传统计算化学的补充甚至替代。这种融合不仅提高了模型的准确性和可解释性，还增强了其泛化能力和可转移性，从而降低了对数据量的依赖。
值得注意的是，ML在量子化学中的应用前景广阔。通过将物理方程的美感与ML的插值及外推能力相结合，科学家们能够创建出既具有物理基础又具备强大预测能力的模型。这些模型不仅能够在已知数据范围内进行精确预测，还能够在新领域、新条件下实现高质量的外推，为化学研究提供了前所未有的灵活性和深度。
然而，尽管AI与ML为计算化学实验带来了诸多优势，理论化学家的角色依然不可或缺。他们凭借深厚的专业知识和直觉，能够推动计算机实验的不断进步，并与量子力学和ML技术紧密合作，共同探索新的、基于物理和数据驱动的解决方案。在这个过程中，理论化学家的直觉和判断力仍然是连接理论与实践、指导研究方向的关键。
综上所述，人工智能时代的计算化学实验正经历着从量子化学到机器学习的深刻转变。这一转变不仅推动了化学研究的快速发展，也为我们探索未知化学世界提供了强有力的工具。随着技术的不断进步和理论的持续深化，我们有理由相信，未来的化学研究将在AI与ML的助力下，绽放出更加璀璨的光芒。