Chimie quantique semi-empirique à l'ère des données ab initio et de la programmation différentiable : I. Théorie des orbitales moléculaires différentiables

Les méthodes de chimie quantique semi-empirique (SQC) offrent des aperçus de chimie quantique rapides en construisant et en résolvant une matrice de Fock minimale effective paramétrique. Établir des paramétrisations appropriées a longtemps été une tâche difficile et chronophage impliquant des recherches de grille fastidieuses ou des gradients de différence finie coûteux de fonctions de perte soigneusement élaborées sur la base de données expérimentales choisies. La disponibilité croissante d'environnements de programmation différentiable qui exploitent la différentiation algorithmique pour obtenir des dérivées complexes, ainsi que l'accès à une multitude de données de référence fiables issues de calculs ab initio, offre une nouvelle approche plus efficace. Dans ce travail, nous étendons une mise en œuvre précédente, basique des méthodes SQC dans PyTorch Zhou, G. J. Chem. Theory Comput. 2020, 16, 4951–4962 en incluant des considérations algorithmiques globales dans la conception du code. Cela permet d'améliorer l'applicabilité générale et établit un backend robuste pour des paramétrisations SQC rapides. En particulier, nous abordons la différentiabilité générale de l'algorithme de résolution d'eigen et du procédé SCF itératif. La nouvelle mise en œuvre offre des améliorations spectaculaires tant en termes de coût de calcul que d'empreinte mémoire, tout en augmentant simultanément la stabilité numérique dans l'évaluation des gradients. Nous soulignons l'importance de ces avancées et leurs améliorations par rapport aux formulations existantes et illustrons leur rôle dans le contexte de la paramétrisation SQC.