谷歌DeepMind研究人员开发了一种准确计算量子系统激发态的新方法，名为NES-VMC。该方法将变分蒙特卡洛估计与神经网络ansatz相结合，能够准确计算分子的激发能量和振子强度。研究人员在各种系统上进行了测试，从单个原子到较大的分子，与现有方法相比取得了高精度。神经网络ansatz的灵活性和数学洞察力使得NES-VMC适用于广泛的量子系统，并能提高科学家对量子力学中具有挑战性问题的理解。