主要观点总结
本文介绍了深圳职业技术大学李竞白副教授课题组与美国东北大学史蒂文·洛佩斯（Steven Lopez）教授合作，利用机器学习神经网络，开发了一种多尺度机器学习光动力学模拟方法。该方法用于研究聚集诱导发光（AIE）现象，可精准预测AIE分子的荧光增强系数，揭示分子聚集体通过限制分子内振动抑制非辐射跃迁的机制。与传统基于量子力学计算的方法相比，该方法的计算速度大幅提升，同时保持了计算精度。此外，该研究还涉及机器学习在化学和物理领域的应用前景及挑战。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
聚集诱导发光（AIE）是一种光物理现象，其过程由弱光发光的有机发色团聚集成强发光。该研究旨在通过机器学习光动力学模拟方法，揭示AIE现象的内在机制。
关键观点2: 研究方法
利用深度学习神经网络，加速分子聚集体激发态动力学的计算模拟过程，结合量子化学计算、深度神经网络、半经验方法、分子力学方法和非绝热动力学方法，实现精准预测AIE分子的荧光增强系数。
关键观点3: 研究成果
成功开发多尺度机器学习光动力学模拟方法，速度最高可提升130万倍，实现精准预测AIE分子的荧光增强系数，与实验结果一致。揭示分子聚集体通过限制分子内振动抑制非辐射跃迁的机制，为更理性地设计AIE材料提供依据和指导。
关键观点4: 研究面临的挑战及未来发展方向
目前机器学习神经网络模型训练仍存在挑战，如技术复杂度、操作门槛、训练成本高等问题。未来研究方向包括降低技术复杂度和操作门槛，提高神经网络精度，优化训练数据采集过程，共同参与到该领域的研究中。
文章预览
近期，深圳职业技术大学 李竞白 副教授课题组与美国东北大学史蒂文·洛佩斯（ Steven Lopez ）教授合作，开发了一种多尺度机器学习光动力学模拟的方法 [1]。 他们利用深度学习神经网络，加速分子聚集体激发态动力学的计算模拟过程，与传统基于量子力学计算的非绝热动力学方法相比，速度最高可提升 130 万倍。 并且，实现了精准预测聚集诱导发光（AIE，Aggregation-induced emission）分子的荧光增强系数，与实验结果一致。 在此基础上，该方法提供了准确丰富的激发态分子结构信息，在原子分辨级别上揭示了分子聚集体通过限制分子内振动，抑制非辐射跃迁并引发 AIE 现象的机制。 该研究通过分析激发态分子结构演化，展示了对 AIE 现象的直观认识，加深了对传统 AIE 机制的理解，为未来更理性地设计 AIE 材料提供更充分的依据和指导。 图丨李竞白（
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