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呆板进修的原子间相互作用势使得封闭零碎的高效、准确的份子摹拟成为可能。然而，可以极大地改变化学结构或反应性的内部场，很少被包含在当前的呆板进修模型中。
中国科学技术大学的钻研人员提出了一种通用场引导递归嵌入原子神经网络（field-induced recursively embedded atom neural network，FIREANN）模型，该模型将伪场矢量依赖特色整合到原子形貌符中，以表示具有严格旋转等变性的零碎-场相互作用。
这种「一体式」要领将偶极矩和极化率等各种推戴特性与单个模型中的场有关势能有关联，非常适合在存在电场的情况下对份子和周期零碎进行光谱和动力学摹拟。特别是对于周期零碎，FIREANN 可以通过仅训练原子力来克服极化的内在多值问题。
该钻研以「Universal machine learning for the response of atomistic systems to external fields」为题，于 2023 年 10 月 12 日发布在《Nature Communications》。
内部场和化学零碎之间的相互作用在一系列物理、化学和生物过程中至关重要。通过与原子、份子或凝聚态物质相互作用，内部（主要是电场）可以引起零碎的电子/自旋极化和空间取向；它提供了改变化学结构、促进电子转移、控制材料的相变或生物份子的构象转变、巧妙地操纵催化中的化学反应性和选择性以及冷化学反应中的量子动力学的特殊要领。
精确的场有关量子散射计算仅适用于非常小的零碎。鉴于现代极化理论的密度泛函理论（DFT）和从头算份子动力学（AIMD）摹拟已更普遍地应用于钻研存在内部电场的更复杂的非周期和周期零碎。然而，AIMD 要领的要求仍然非常高，尤其是当核量子效应（NQE）很重要时。
尽管经验力场可以非常高效，但其准确性受到经验函数和相互作用哈密顿量的近似表达式的限制。例如，常用的偶极子场近似将电场对零碎的扰动截断为一阶（即仅包括与永久偶极子的相互作用），并忽略与极化性、超极化性等等。此外，除了这些反作用力场之外，大多数都无法形貌键的断裂/形成。
近年来，呆板进修（ML）要领在解决化学高维问题方面取得了革命性的成功。人们已经开发出各种用于准确表示势能面（PES）的呆板进修模型。其中一些已扩展到进修张量特性，例如具有正确旋转等变性的偶极矩和极化张量，从而实现电子和振动光谱的高效无场摹拟。然而，大多数呆板进修模型分别处理势能及其对电场的推戴特性，而没有捕获场依赖性。
在最新的钻研中，通过在原子环境的形貌中引入简单的场有关特色，中国科学技术大学的钻研人员开发了一种场引导递归嵌入原子神经网络（FIREANN）模型，该模型具有与内部场相互作用的零碎的正确旋转等变性。
在不截断场引起的相互作用的情况下，FIREANN 不仅形貌了能量随施加场强和方向的变化，而且还同时形貌了（原则上）任何阶数的有关推戴属性。鉴于路径积分的份子动力学 (MD) 摹拟与训练有素的 FIREANN 模型可在存在电场的情况下产生代表性份子和凝聚相零碎的可靠的从头算光谱。
该模型的一个显著特色是，它可以通过仅进修原子力来绕开周期零碎中极化的多值问题，这是现有呆板进修模型中众所周知但很大程度上被忽视的事实。
图示：FIREANN框架示意图。（来源：论文）
该模型使钻研人员能够从一次训练中获得所有成分，以对有或没有内部电场的化学零碎的光谱和动力学进行建模。NMA份子和液态水的预测振动光谱与无场实验数据之间的良好一致性支持了该模型的有效性。此外，在现场红外或拉曼光谱中可以清楚地预测场引导的偶极矩排列和共价键的软化。
特别是对于像液态水这样的周期性零碎，零碎固有的多值极化导致训练数据中偶极矩不连续，很难用鉴于原子电荷的传统呆板进修模型来表示。在 FIREANN 模型中，通过仅进修原子力，可以很好地绕过这个问题，原子力可以产生场有关势和偶极矩，从而产生液态水的红外光谱。该团队的结果不仅清楚地验证了一体化 FIREANN 模型的高精度，而且还阐明了化学零碎和电场之间的相互作用。
图示：液态水的无场和场内红外光谱。（来源：论文）
在当前鉴于原始 PyTorch 框架的实现中，在最完整的场景中训练 FIREANN 模型将比仅强制训练花费 4 倍的时间，因为前一个过程需要样本到样本（高阶）梯度。这个问题可以通过鉴于新版本 PyTorch 中最近发布的 functorch 模块的改进实现来很大程度上缓解，该模块允许高效计算样本到样本（高阶）梯度。
需要注意的是，当前版本的 FIREANN 模型仅限于形貌匀称外场的影响。在非匀称外场的情况下，电子密度对场的推戴是空间有关的，必须明确考虑。
一种可行的要领是将非匀称场离散化到每个原子中心，并向每个FI-EAD特色引入非等价的场有关函数，以近似每个原子密度对中心原子所经历的局部场的推戴。该调整旨在引入与整个零碎相互作用的内部非匀称场。这与大约由溶剂环境产生的不匀称电场不同，后者仅作用于嵌入份子中心。
这些理想的特色使得 FIREANN 要领非常有希望有效地摹拟强场诱发的现象，例如电化学、等离子体化学和尖端诱发的催化反应。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-42148-y