• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
05.01.2021, 08:05
Василий Парфенов
9
7,1 тыс

Искусственный интеллект научился определять свойства любых молекул, решая уравнение Шредингера

❋ 8.0

Прорывной алгоритм может в разумные сроки и не привлекая суперкомпьютеры решать уравнение Шредингера для произвольных молекул. Это позволяет без трудоемких и затратных натурных экспериментов с большой вероятностью определять основные свойства вещества.

Искусственный интеллект научился определять свойства любых молекул решая уравнение Шредингера
Пример определения свойств молекулы циклобутадиена разными методами. PauliNet сравнивается с двумя вариантами связанных кластеров (MR-CC и CCSD), а также с экспериментальными данными / ©Hermann, J., Schätzle, Z. & Noé, F. Deep-neural-network solution of the electronic Schrödinger equation. Nat. Chem. 12, 891–897 (2020). https://doi.org/10.1038/s41557-020-0544-y / Автор: Наталья Федосеева

Разработку представили немецкие ученые из Свободного университета Берлина (Freie Universität Berlin). Особенности разработки и обучения глубинной нейронной сети PauliNet они описали в статье, которая была опубликована в рецензируемом журнале Nature Chemistry. Поскольку материал доступен только по подписке, его основные тезисы также можно изучить в препринте, размещенном на портале arXiv годом ранее. С тех пор научная работа была существенно дополнена, в том числе практическими результатами, но общее представление о технологии дает и предварительная публикация.

Алгоритм PauliNet получил свое название в честь принципа Паули — одного из фундаментальных правил квантовой механики. Согласно этому принципу, два и более электрона в атомах не могут находиться в одинаковых квантовых состояниях. То есть при обмене электронами их волновая функция меняет знак. Эта антисимметрия, а также ряд других постулатов квантовой физики были «зашиты» в глубинную нейросеть (Deep neural network) сразу. А вот обучали ее уже другим свойствам элементарных частиц — в частности, сложным закономерностям распределения электронов по оболочкам вокруг ядер атомов.

На основе этих данных нейросеть научилась исследовать произвольные молекулы квантовыми методами Монте-Карло. Они подразумевают решение уравнений Шредингера для большого количества частиц. Основная сложность при выполнении таких задач — необходимость больших вычислительных мощностей для определения многочастичной волновой функции. Обычно используют более простые методы, например Теорию функционала плотности (DFT) или связанные кластеры (CC).

Однако такие упрощения создают ряд ограничений и для многих соединений все равно оказываются практически бесполезными. В результате физикам и химикам приходится постоянно искать компромиссы: или низкая точность, но относительно быстрые расчеты, либо высокая точность, но при этом нужно искать, на каком «железе» все это можно обсчитать. А в большинстве случаев выбора особого нет: сложные молекулы не по зубам даже современным суперкомпьютерам и системам распределенных вычислений.

А нейросети PauliNet удалось создать свою методику вычисления волновых функций. Этот алгоритм за вполне разумные сроки способен решать уравнения Шредингера для практически любых молекул.

В приведенных примерах авторы этого искусственного интеллекта определяли свойства ряда соединений за считаные десятки часов работы обычных графических карт персональных компьютеров. Таким образом немецкие ученые нашли новый и чрезвычайно эффективный способ вычисления основного состояния произвольных молекул.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
mostly harmless Есть телега: https://t.me/tempest_exults
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
10 апреля, 10:51
Татьяна Зайцева

Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.

9 апреля, 08:30
Максим Абдулаев

Окаменелые остатки рептилии возрастом 289 миллионов лет сохранили полное анатомическое устройство грудной клетки ранних покорителей суши. Благодаря нетронутым хрящам исследователи реконструировали механику первого полноценного реберного дыхания. Наличие в тканях оригинальных белков подтвердило, что сложные органические молекулы способны сохраняться в палеонтологической летописи почти на 100 миллионов лет дольше, чем считалось.

9 апреля, 13:25
Андрей Серегин

Представления о политическом устройстве древних майя долгое время сводились к образу всемогущего обожествленного царя. Однако новые находки археологов в джунглях Гватемалы показали, что на смену абсолютной монархии там пришла куда более открытая форма власти — с советами, открытыми заседаниями и коллективной ответственностью.

5 апреля, 15:48
Александр Березин

Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.

9 апреля, 08:30
Максим Абдулаев

Окаменелые остатки рептилии возрастом 289 миллионов лет сохранили полное анатомическое устройство грудной клетки ранних покорителей суши. Благодаря нетронутым хрящам исследователи реконструировали механику первого полноценного реберного дыхания. Наличие в тканях оригинальных белков подтвердило, что сложные органические молекулы способны сохраняться в палеонтологической летописи почти на 100 миллионов лет дольше, чем считалось.

10 апреля, 10:51
Татьяна Зайцева

Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.

19 марта, 10:58
Игорь Байдов

В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.

19 марта, 12:41
Игорь Байдов

Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.

5 апреля, 15:48
Александр Березин

Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.

[miniorange_social_login]

Комментарии

9 Комментариев
Это, конечно, крутая новость, но индекс важности – 8? Если разбрасываетесь такими цифрами, то может будете объяснять что именно оно изменит в нашей жизни?
    Квантовый уровень постоянно работает именно в вашей жизни. Копирование ДНК идет внутре вас именно на квантовом уровне, и уравнения Шредингера работают там же.
    +
      ещё комментарии
      Так, хорошо. У них в описании рейтинга важности – 9 это появление лекарства от рака. Я понимаю, что оно поменяет. Но вот эта новость о чем? Что именно поменяет главная технология в настоящий момент или недалёком будущем?
        Max Savushkin
        05.01.2021
        -
        0
        +
        Ну, может, способность определять за разумное время свойства многих соединений поможет находить лекарства от рака?
          Поможет, голубчик, еще как поможет. У Фейнмана в его лекциях написано примерно следующее - дайте мне скорости и координаты всех молекул во Вселенной, и я предскажу Вам будущее.
            Max Savushkin
            06.01.2021
            -
            0
            +
            Я помню, пару лет назад на научно-популярной лекции про квантовую теорию, лектор замечал, что на данный момент мы можем точно решать квантовые волновые уравнения только для достаточно простых систем, вроде атома водорода. Для остальных у нас дури не хватает. И каждый шаг на этом путь я, собственно, приветствую
              -
              0
              +
              А без точного решения можно и обойтись. С помощью теории функционала плотности (ТФП, она же DFT) можно приближённо обсчитывать системы из нескольких сотен атомов. Но эта "приближённость" такая, что даже знай мы точное решение - мы не смогли бы в эксперименте отличить его от приближённого.
        -
        0
        +
        Если учесть, что даже теория функционала плотности, которая позволяет рассчитывать системы из пары-тройки сотен атомов с сумасшедшей точностью, совершила революцию в квантовой химии и физике и позволила человечеству узнать такое, о чём оно ещё в 60-е даже мечтать не могло, то технология, которая позволит с такой же точностью считать десятки и сотни тысяч атомов, поменяет всё ещё больше. Что поменяет? Например, позволит разработать, например, катализаторы химических процессов, новые материалы с заданными свойствами, можно будет рассчитать биохимические реакции, в том числе и для предсказания эффектов лекарств. И многое другое. Это и сейчас делается вовсю, но ограничения на число атомов изрядно тормозят процесс... Впрочем, не прочитав исходную статью, я не берусь, насколько описанный метод точен и насколько он универсален. Как он соотносится по скорости счёта и точности с другими методами, которые сейчас используются для расчёта больших систем: DFT-B, QM/MM и проч.
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Комментарий на проверке

Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно