Исследования показывают, что искусственный интеллект ломает уравнение Шредингера

 

Цель квантовой химии — предсказать химические и физические свойства молекул на основе положения их атомов в пространстве и избежать лабораторных экспериментов, требующих значительных ресурсов и времени. Как правило, этого можно достичь, решая уравнение Шредингера, однако на практике этого добиться трудно.

В последнее время искусственный интеллект (ИИ) был использован решить уравнение Шредингера в квантовой химии. Группа ученых Freie Universität Berlin разработала средство расчета основного состояния уравнения с помощью искусственного интеллекта (AI), согласно результатам недавнего исследования, опубликованным в журнале. Химия природы. Согласно отчету, метод глубокого обучения, разработанный немецкими исследователями, способен обеспечить беспрецедентное сочетание вычислительной эффективности и точности.

Искусственный интеллект изменил многие технологические и научные области, от компьютерной графики до материаловедения. «Мы считаем, что наш подход может существенно повлиять на будущее квантовой химии», — говорит профессор Франк Ноэ, возглавлявший работу группы. Эта глубокая нейронная сеть была разработана командой как новый способ представления волновых функций электронов.

Прочитайте также  FAA закрывает расследование крушения космического корабля SpaceX Starship SN9 во время тестового полета

 

«Вместо стандартного подхода к составлению волновой функции из относительно простых математических компонентов мы разработали искусственную нейронную сеть, способную изучать сложные закономерности расположения электронов вокруг ядер», — объясняет профессор.

Доктор Ян Германн из Свободного Университета Берлина, который разработал ключевые особенности метода, использованного в исследовании, добавил, что особенностью электронных волновых функций является их антисимметрия, что означает, что они должны были построить это свойство в нейронную сеть для подхода к работе.

Эта особенность, известная как «принцип исключения Паули», привела к тому, что авторы назвали свой метод «PauliNet». Помимо принципа исключения Паули, электронные волновые функции обладают и другими фундаментальными физическими свойствами, и большая часть инновационного успеха PauliNet заключается в том, что он интегрирует эти свойства в глубокую нейронную сеть, а не позволяет глубокому обучению определять их, просто наблюдая за данными.

Прочитайте также  Социальная сеть Instagram меняет дизайн на черно-белый стиль

«Включение фундаментальной физики в ИИ важно для его способности делать значимые прогнозы в полевых условиях», — говорит Ноэ. «Именно здесь ученые могут внести существенный вклад в ИИ, и именно на этом сосредоточена моя группа». .


В нашем Telegram‑канале, и группе ВК вы найдёте новости о непознанном, НЛО, мистике, научных открытиях, неизвестных исторических фактах. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.
Поделитесь в вашей соцсети👇

Похожие статьи


ДРУГИЕ НОВОСТИ

 

Добавить комментарий