هوش مصنوعی در شیمی محاسباتی

در سال‌های اخیر، ادغام هوش مصنوعی با شیمی محاسباتی و کوانتومی، افق‌های نوینی را در کشف مواد، و تحلیل سامانه‌های مولکولی گشوده است. روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اکنون قادرند با دقتی چشمگیر، ویژگی‌های کوانتومی مولکول‌ها و واکنش‌های شیمیایی را پیش‌بینی کرده و فرایندهای محاسباتی پیچیده را تسریع بخشند. رشد فزاینده نرم‌افزارهای هوش مصنوعی، تحولی بنیادین در روش‌های تحلیل، شبیه‌سازی و پیش‌بینی پدیده‌های شیمیایی ایجاد کرده است. این نرم‌افزارها با بهره‌گیری از داده‌های تجربی و محاسباتی، قادرند با سرعتی چشمگیر ساختارها، انرژی‌ها و واکنش‌پذیری مولکول‌ها را مدل‌سازی کنند و فعالیت های آزمایشگاهی را تسهیل کنند. رابطه‌ی مکمل و تقویت‌کننده‌ی متقابل بین مطالعه تجربی و یادگیری ماشین برای پیشرفت مشترک این دو حوزه ضروری است. این مقاله، به نقش هوش مصنوعی در شیمی محاسباتی و کوانتوم، قابلیت‌ها و عملکرد چند نرم‌افزار کلیدی در حوزه‌ هوش مصنوعی در شیمی محاسباتی و همچنین به چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌روی استفاده از هوش مصنوعی در شیمی پرداخته است.

artificial intelligence in computational chemistry

in recent years, the integration of artificial intelligence (ai) with computational andquantum chemistry has opened up new horizons in material discovery and the analysisof molecular systems. machine learning and deep learning methods are now capable ofaccurately predicting the quantum properties of molecules and chemical reactions,significantly accelerating complex computational processes. the rapid advancement ofai-powered software has led to a fundamental transformation in the analysis,simulation, and prediction of chemical phenomena. by leveraging both experimentaland computational data, these tools can efficiently model molecular structures, energies,and reactivities and facilitate experimental studies. the connection betweenexperimental study and machine learning is essential for the joint progress of two fields.in this article, we review several studies to explore the role of ai in computational andquantum chemistry, and performance of main ai-based software in this domain, anddiscuss the current challenges and future opportunities of applying ai in chemistry