臺下,克勞恩直直的看著臺上,萬匯楊所說的,正是他們最痛的點。
花了上千萬美元的研發經費,最後發現DFT算出來的候選分子到了臨床試驗階段代謝毒性竟然超標,前面的投入全打了水漂。
更讓人頭痛的是,這已經不是錢的問題了,時間的損失是無法彌補的。
“肖教授解決這個問題的方式,不是去改進交換關聯泛函,不是去找一個更好的近似,而是直接把DFT的根基換掉了。”
他翻到了第三張幻燈片。
上面出現了一個新的理論框架圖,左側標註著“電子密度的幾何化表示”,右側標註著“辛流形上的拉格朗日子流形”,中間畫了一個從原子座標到高維幾何空間的對映箭頭。
“在肖教授的框架裡,電子密度分佈不再是一個三維空間裡的標量場,而是被嵌入到了一個辛流形上,成為了這個流形的一個截面。
化學鍵,不管是共價鍵、離子鍵還是氫鍵,在這個框架裡對應的是這個截面上的一組拉格朗日子流形,而求解基態電子結構的過程,被等價地轉化成了在這個辛流形上尋找鞍點的問題。”
萬匯楊按下遙控器,幻燈片上出現了一組對比資料。
“我們就是基於這套理論開發了GeoSculpt 1.0,之前已經在官網上公佈了首批基準測試結果,相信大家都看到了。
我們測試體系是水、甲烷、苯、氨、甲醛、乙烯、乙炔、二氧化碳、甲醇、乙醇這十種常見分子,而對比物件是目前行業內的黃金標準,VASP。”
投影幕布上跳出了那張對比表格,但比那個更詳細,每一個分子的計算條件、基組選擇、收斂精度,全部列在了上面。
萬匯楊沒有在這些數字上做過多停留。
他翻到下一張幻燈片。
“GeoSculpt的核心架構是由三個模組組成的。”
“第一個就是辛幾何對映引擎。
傳統DFT軟體的第一步是讀取原子座標然後構造距離矩陣,但是GeoSculpt的第一步是對電子密度分佈做一個初始估計,然後從這個初始電子密度出發,在辛流形上構造拉格朗日子流形的骨架。
這一步的核心是一個鞍點搜尋演算法,我們內部給它起了個代號叫findSaddlePoints。”
“第二個模組則是分子對稱群自適應分解。”
“DFT計算裡,處理不同的分子用的是統一的演算法框架,不區分對稱性。但肖教授在他的論文裡指出了一點,那就是不同分子的對稱群不同,水分子的點群是C2v,苯是D6h,氨是C3v。
如果你用統一的對稱群去處理所有分子,相當於把每一個分子的獨特對稱性資訊全扔掉了,計算精度當然上不去。
我們在GeoSculpt內建了一個對稱群識別與匹配模組,能根據分子型別自動選擇對應的不可約表示分解演算法。
這就是為什麼苯的偏差能做到零點零一五電子伏特,不是因為我們用了更復雜的近似,而是因為我們保留了分子的對稱性資訊。”
穆勒往後靠了靠,嘴角不自覺地抽了一下。
他想起自己團隊當年為了在DFT框架裡提高含過渡金屬催化劑的模擬精度,加了多少補丁、調了多少引數,結果現在告訴他,他當時沒算出來不是因為算得不夠多,而是從一開始就把對稱性這個底層資訊給丟掉了?
一時間,穆勒只覺得心裡五味雜陳。
這感覺就像一個老師傅用了二十年學會了怎麼用手鋸切出直線,然後有一天一個年輕人走進來,在牆上畫了一條線,開啟雷射切割機,切出來的線比老師傅最得意的作品還要直。
“GeoSculpt的第三個模組,也是最重要的模組就是鞍點搜尋最佳化器。”
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