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Introduction au cours:Editeur | KX Auparavant, le réseau neuronal Fermion (FermiNet) développé par les chercheurs de Google DeepMind était très adapté à la modélisation de l'état fondamental quantique d'un grand nombre d'électrons. FermiNet s'est initialement concentré sur l'état fondamental des molécules. Mais lorsque les molécules et les matériaux sont stimulés par de grandes quantités d’énergie, par exemple lorsqu’ils sont exposés à la lumière ou à des températures élevées, les électrons peuvent être propulsés dans un état d’énergie plus élevé – un état excité. Les états excités sont importants dans des domaines tels que la physique et la chimie ; cependant, les calculs évolutifs, précis et robustes des propriétés des états excités à partir des premiers principes se heurtent encore à d'importants défis théoriques. Aujourd’hui, les chercheurs de DeepMind ont développé une nouvelle méthode de calcul des états excités, plus puissante et plus polyvalente que les méthodes précédentes. Cette méthode peut être appliquée à n'importe quel
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