人工智能技术蓬勃发展使得原子模拟精度大幅提升。在AI的帮助下，世界上强大的超级计算机之一运行了由数千万个原子组成的精确仿真。

目前，受限于算力，对原子行为、相互作用和演化进行详细描述的模拟仅限于小分子的近似仿真，为目标分子提取出的详细特征十分有限。如今，哈佛大学的鲍里斯·科津斯基（Boris Kozinsky）和同事开发了一款名为Allegro的人工智能工具，可精确模拟由数千万个原子组成的系统。

科津斯基及其团队使用了位列全球第八的超级计算机Perlmutter，模拟HIV蛋白质外壳中涉及的4400万个原子。他们还模拟了其他常见的生物分子，比如血友病患者体内缺失的一种蛋白质以及一种具有普遍传播性的烟草植物病毒。

科津斯基表示：“基本上任何由原子构成的物质，都可以用这些方法以极高的精度进行模拟，大规模的模拟也同样适用。这是一个演示，但不局限于这个领域。”他说，该系统还可解决研究材料科学中的许多问题，比如电池、催化剂和半导体等的研究。为了能够模拟如此大量的粒子，研究人员使用了一种名为神经网络的人工智能来计算从每个角度都对称的原子之间的相互作用，这一原理被称为协变性。

同样来自哈佛大学的团队成员艾伯特·穆萨连（Albert Musaelian）说：“当开发出的网络从根本上包括这些对称性时，那么就能在准确性以及其他属性上实现巨大改进，比如模拟的稳定性或者机器学习模型在处理更多数据时的学习速度。”

“这是编程领域的突破性进展，展现了机器学习在可扩展性方面的潜能。”剑桥大学加博尔·查尼（Gabor Csanyi）表示。谈及该系统能否进一步推动生物分子研究，查尼表示，目前用于生物化学研究的系统在准确性和运行速度方面已有不错的性能，该系统在人工智能方面的优势，或将更适用于诸如行星地核领域的研究，一方面其包含数量庞大的原子，另一方面涉及短时间内的原子相互作用。

（来源：《新科学家》　作者：Alex Wilkins　翻译：吴双）