双智能体优化计算化学代码,TDDFT 计算最高提速 94%
CatAstro_Piyush · x · 2026-11-13
arXiv 论文《Can AI Agents Reliably Optimize Computational Chemistry Codes?》(Chow & Li)提出用双智能体框架可控地优化科学计算软件:
- 采用分离的 worker 与 controller 智能体,分别负责代码修改与验证评估,在保持数值精度的同时降低计算成本;
- 应用于 LAMMPS 的 TIP4P 水模拟,以及 PySCF 中的 Coulomb/交换矩阵构建与线性响应 TDDFT 计算,其中 TDDFT 提速最大,最高缩短 94% 运行时间;
- 进一步将该协议用于把串行分子动力学代码改写为 CPU/GPU 并行实现,提速 2–3 个数量级;
- 还构建了协调多求解器的自适应 SCF 方法,部分困难体系得以收敛,且偶尔找到比单一求解器更低能量的解。
结论:AI 智能体在科学软件优化上已具备可靠性与实用性,代码加速自动化趋势将加速。
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