基于人工智能进化计算的受限体系高斯轨道优化研究及其在溶剂化分子模型中的应用

来自未知机构的研究人员通过遗传算法(GA)和差分进化(DE)等人工智能技术，开发了UCA-GSS-GA程序，成功优化了自由态和球限域原子轨道的高斯展开式(φ-nG)。该研究显著提升了自洽反应场(SCRF)模型对溶剂效应的计算精度，为1s轨道、H原子、H2和CH4等体系提供了精确的基组，其方法可推广至各类分子和溶剂体系。

　　

这项开创性研究将人工智能中的遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和差分进化(Differential Evolution, DE)技术巧妙应用于量子化学领域，专门针对受限环境下的原子分子体系开发了革命性的高斯轨道(φ-nG)优化方法。研究团队打造的UCA-GSS-GA程序如同一位"数字炼金术士"，能够自动锻造出精确适配空间限域条件的高斯基组。

特别令人振奋的是，该方法成功突破了传统量子化学计算的局限，将1s轨道、氢原子、氢分子(H₂)和甲烷(CH₄)等基础体系的计算精度提升到新高度。更妙的是，这套算法框架如同"智能乐高"，可以灵活扩展到各类复杂分子体系，还能通过自洽反应场(Self-Consistent Reaction Field, SCRF)模型精准模拟溶剂环境效应。

研究中最具突破性的要数其对空间限域体系的处理能力。就像为原子分子量身定制的"智能紧身衣"，优化后的高斯展开式完美适应了各种物理约束和溶剂诱导的限域效应。这项成果不仅为理论化学家提供了强大的计算工具，更为理解生物体系中的分子行为开辟了新途径。