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肖宿想了想，打算把环境区域也用张量网络方法重新表述，把环境对量子区域的响应从经典静电近似升级成量子纠缠的粗粒化描述，这样耦合精度能往上跳一个台阶，同时计算量也还控制在可行范围内。
张量网络这东西在凝聚态物理里已经被证明能高效处理大体系的纠缠结构，搬到生物体系里做环境粗粒化，理论上完全走得通。
不过，光有这个还不够。
张量网络描述的是基态和低激发态的纠缠结构，生物体系里大量的构象涨、质子转移、溶剂重组这些动力学过程，靠基态张量网络描述不了。
他需要再叠一层，把路径积分分子动力学的框架嵌进去，用张量网络来表示路径积分中的虚时间关联，这样既能保住量子精度，又能把时间演化算出来。
这样一来，一个全新的理论框架就诞生了。
量子区域用变分量子本征求解器精确处理电子结构，环境区域用张量网络粗粒化描述极化响应和纠缠结构，时间演化用路径积分分子动力学在两层之间做自洽传播。
他粗略估了一下计算量，十万原子量级的体系，用这个架构跑皮秒级模拟，昆仑现有的机时扩展一下应该勉强撑得住。
不过，问题又来了。
就算架构搭起来了，遇到月面那种特殊基因结构又该怎么办呢？
月薯里提出来那段序列，跟宿主基因组嵌得异常紧密，整合方式在现有生物数据库里找不到同源参照，连它的二级结构都得从头预测。
这种体系，他们连起始构象都给不出来，量子区域和环境区域的边界又能怎么划分呢？
活性位点周围的氨基酸残基排布完全是未知的，张量网络的键维数又该怎么选？
路径积分的初始波函数该怎么设？
全是空白。
肖宿心里波涛汹涌，脸上却面无表情，衬得整个人更加冷清了。
也就是，光靠一个混合架构不够，还得有一个能在未知体系上自动生成初始模型、自动划定量子区域、自动优化张量网络结构的预处理层。
这个预处理层本身就是一个机器学习问题，只不过现有的分子力场机器学习模型训练集全是已知蛋白和核酸结构，月面样本不在分布里，直接套用的话会偏得离谱。
所以，还得从头改造一个能处理“分布外”体系的自适应框架，用少量实验数据做在线微调，边算边修正。
而且，就算这些问题全解决了，数据量的问题还在后面等着。
一次十万原子、皮秒级的模拟跑下来，产出的构象轨迹和电子结构演化数据，体量轻松上到几百个TB。
从这么庞大的数据里把有意义的构象转变事件、关键中间态、反应路径给挖出来，靠人眼盯屏幕根本不现实。
需要一套自动化的轨迹分析工具，能实时识别和标记有物理意义的构象变化，把数据流压缩成可交互的事件序列。
这套工具本身又是一个不的工程。
肖宿在纸上随手画了几笔架构草图，看了看，觉得不满意又划掉了。
想得有点远了，还是先把最底层的问题解决再。