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原標題：材料探索新紀元！清華大學徐勇、段文暉團隊發布神經網絡密度泛函框架，打開物質電子結構預測的黑箱！
關鍵字：神經網絡,解讀,數據,方法,密度
文章來源：HyperAI超神經
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內容摘要：

作者：田小幺
編輯：李姝，十九
清華大學徐勇、段文暉研究組提出了神經網絡密度泛函理論的理論框架，該框架統一了神經網絡中損失函數的最小化與密度泛函理論中的能量泛函優化，為發展深度學習 DFT 方法開辟了一條嶄新途徑。密度泛函理論 (density functional theory, DFT) 作為一種用于預測和解釋材料性質的關鍵工具，在物理、化學、材料科學等領域都發揮著不可或缺的作用。然而，傳統 DFT 通常需要耗費大量計算資源和時間，其應用范圍受到顯著限制。
作為一個新興的跨學科領域，將深度學習與密度泛函理論結合，通過大量的計算模擬來預測和發現新材料，正逐漸克服傳統 DFT 計算耗時且復雜的缺點，在計算材料數據庫的構建方面具有巨大的應用潛力。神經網絡算法加速構建更大規模的材料數據庫，更大數據集又可以訓練更強大的神經網絡模型。然而，目前的深度學習 DFT 研究大多將 DFT 任務與神經網絡分開處理，這大大限制了兩者之間的協同發展。
為了將神經網絡算法和 DFT 算法更有機地結合起來，清華大學徐勇、段文暉課題組提出了神經網絡密度泛函理論 (neural-network DFT) 框架。該

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