Trong một thời gian dài, các nghiên cứu lý thuyết về sự phân ly của nước đã được chú trọng thực hiện bằng nhiều hướng tiếp cận và cấp độ tính toán lý thuyết khác nhau. Với dữ liệu về động lực học phân tử thu được từ những nghiên cứu trước, chúng tôi đề xuất một kế hoạch nghiên cứu cụ thể nhằm xây dựng bề mặt thế năng (Potential Energy Surface, PES) cho các cụm phân tử nước tích điện dương (H2O)n+ với n = 2, 3, 4 bằng phương pháp làm khớp neural-network (NN). Trong những năm gần đây, nhiều đóng góp quan trọng cho sự phát triển của mạng neural-network nhân tạo đã được công bố nhằm nâng cao hiệu quả khớp. Nhờ vậy, công cụ này đã trở nên mạnh mẽ và thực tiễn hơn trong việc làm khớp PES._x000d_ Trong đề xuất nghiên cứu này, cấu trúc NN chuyển tiếp sẽ được điều chỉnh để tích hợp trao đổi đối xứng (hoán vị) của các nguyên tử cùng loại (ví dụ như sự hoán vị của các nguyên tử H hoặc của các nguyên tử O). Mô hình NN thay đổi này sau đó được áp dụng cho hệ (H2O)2+. Sau đó, những biến đổi cần thiết sẽ được tiếp tục thực hiện để cải thiện mô hình NN nhằm đáp ứng độ phức tạp của các cụm phân tử lớn hơn (với n = 3, 4).