• 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
27 декабря, 17:46
Адель Романова

После открытия объекта 3I/ATLAS предполагалось, что ядро межзвездной кометы могло иметь гигантские размеры. Но в процессе дальнейших наблюдений выяснилось, что эти оценки были явно завышены. Недавние расчеты показали, что на самом деле 3I/ATLAS по размерам соответствует среднестатистическим или даже самым компактным кометам Солнечной системы.

28 декабря, 16:21
Александр Березин

В 16.18 по московскому времени 28 декабря 2025 года с единственного гражданского космодрома на территории России произошел 17-й по счету космический запуск этого года. Перед ним на космодроме побывал корреспондент нашего издания, и вскоре мы выпустим репортаж о том, чем живет самый холодный космодром в мире.

27 декабря, 10:10
Любовь С.

Вокруг звезды HD 131488, расположенной в созвездии Центавра (Centaurus) на расстоянии около 152 световых лет от Земли, впервые зафиксировали следы монооксида углерода (CO), который образуется при столкновениях и испарении комет. Находка открывает новую страницу в изучении формирования планетных систем.

26 декабря, 15:47
Максим Абдулаев

Биологи опровергли представление о примитивности органов чувств у древнейших бесчелюстных, обнаружив у миксин огромный арсенал рецепторов для поиска добычи. Исследователи доказали, что способность различать сложные запахи и аминокислоты появилась у общего предка позвоночных задолго до возникновения челюстей.

27 декабря, 17:46
Адель Романова

После открытия объекта 3I/ATLAS предполагалось, что ядро межзвездной кометы могло иметь гигантские размеры. Но в процессе дальнейших наблюдений выяснилось, что эти оценки были явно завышены. Недавние расчеты показали, что на самом деле 3I/ATLAS по размерам соответствует среднестатистическим или даже самым компактным кометам Солнечной системы.

28 декабря, 16:21
Александр Березин

В 16.18 по московскому времени 28 декабря 2025 года с единственного гражданского космодрома на территории России произошел 17-й по счету космический запуск этого года. Перед ним на космодроме побывал корреспондент нашего издания, и вскоре мы выпустим репортаж о том, чем живет самый холодный космодром в мире.

8 декабря, 13:09
Александр Березин

С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.

17 декабря, 14:19
Игорь Байдов

На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.

23 декабря, 10:51
Игорь Байдов

Среди самых интригующих открытий космического телескопа «‎Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.

[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
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