肖宿想了想，打算把環境區域也用張量網路方法重新表述，把環境對量子區域的響應從經典靜電近似升級成量子糾纏的粗粒化描述，這樣耦合精度能往上跳一個臺階，同時計算量也還控制在可行範圍內。
張量網路這東西在凝聚態物理裡已經被證明能高效處理大體系的糾纏結構，搬到生物體系裡做環境粗粒化，理論上完全走得通。
不過，光有這個還不夠。
張量網路描述的是基態和低激發態的糾纏結構，生物體系裡大量的構象漲落、質子轉移、溶劑重組這些動力學過程，靠基態張量網路描述不了。
他需要再疊一層，把路徑積分分子動力學的框架嵌進去，用張量網路來表示路徑積分中的虛時間關聯，這樣既能保住量子精度，又能把時間演化算出來。
這樣一來，一個全新的理論框架就誕生了。
量子區域用變分量子本徵求解器精確處理電子結構，環境區域用張量網路粗粒化描述極化響應和糾纏結構，時間演化用路徑積分分子動力學在兩層之間做自洽傳播。
他粗略估了一下計算量，十萬原子量級的體系，用這個架構跑皮秒級模擬，崑崙現有的機時擴充套件一下應該勉強撐得住。
不過，問題又來了。
就算架構搭起來了，遇到月面那種特殊基因結構又該怎麼辦呢？
月薯裡提出來那段序列，跟宿主基因組嵌得異常緊密，整合方式在現有生物資料庫裡找不到同源參照，連它的二級結構都得從頭預測。
這種體系，他們連起始構象都給不出來，量子區域和環境區域的邊界又能怎麼劃分呢？
活性位點周圍的氨基酸殘基排布完全是未知的，張量網路的鍵維數又該怎麼選？
路徑積分的初始波函式該怎麼設？
全是空白。
肖宿心裡波濤洶湧，臉上卻面無表情，襯得整個人更加冷清了。
也就是說，光靠一個混合架構不夠，還得有一個能在未知體系上自動生成初始模型、自動劃定量子區域、自動最佳化張量網路結構的預處理層。
這個預處理層本身就是一個機器學習問題，只不過現有的分子力場機器學習模型訓練集全是已知蛋白和核酸結構，月面樣本不在分佈裡，直接套用的話會偏得離譜。
所以，還得從頭改造一個能處理“分佈外”體系的自適應框架，用少量實驗資料做線上微調，邊算邊修正。
而且，就算這些問題全解決了，資料量的問題還在後面等著。
一次十萬原子、皮秒級的模擬跑下來，產出的構象軌跡和電子結構演化資料，體量輕鬆上到幾百個TB。
從這麼龐大的資料裡把有意義的構象轉變事件、關鍵中間態、反應路徑給挖出來，靠人眼盯螢幕根本不現實。
需要一套自動化的軌跡分析工具，能即時識別和標記有物理意義的構象變化，把資料流壓縮成可互動的事件序列。
這套工具本身又是一個不小的工程。
肖宿在紙上隨手畫了幾筆架構草圖，看了看，覺得不滿意又劃掉了。
想得有點遠了，還是先把最底層的問題解決再說。
