该研究团队提出了一种元学习框架，利用长短期记忆（LSTM）神经网络来加速使用变分量子本征求解器（VQE）的量子化学模拟中的参数初始化。通过在小分子的优化参数上训练LSTM，该模型能够预测更大系统的高质量初始化参数，从而减少所需的VQE迭代次数。该工作提出的增强型LSTM-FC-VQE架构引入了一个全连接层，提高了对不同参数大小分子的适应性。实验结果表明，与传统初始化方法相比，该团队的方法实现了更快的收敛速度和更低的能量误差，展示了其在NISQ时代高效量子模拟中的实际潜力。
