Искусственный интеллект научился определять свойства любых молекул, решая уравнение Шредингера
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.
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.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые собрали одну из самых полных «карт» возможных следов внеземных цивилизаций — от загадочных объектов на земной орбите до гигантских мегаструктур вокруг звезд. Вместо ожидания радиосигнала авторы обзора предложили искать любые технологические отпечатки развитых цивилизаций, некоторые из которых могут сохраняться миллионы лет.
В мае Пентагон опубликовал архив документов, которые ведомство назвало «новыми, никогда ранее не публиковавшимися файлами» о неопознанных аномальных явлениях. Министерство назвало это историческим шагом в сторону открытости. Однако эксперты отметили, что выпуск породил больше вопросов, чем ответов.
Меркурий — ближайшая к Солнцу планета, поэтому она постоянно подвергается интенсивному солнечному излучению. Однако там располагаются огромные запасы водяного льда — по оценкам, речь идет о сотнях миллиардах тонн. Правда, хранится он исключительно на полюсах на дне глубоких, постоянно затененных кратеров. Обнаружение льда в полярных кратерах Меркурия — одно из самых необычных открытий планетологии последних десятилетий. Но механизм его появления на планете до сих пор остается предметом научных споров. К разгадке приблизилась международная группа планетологов.
Команда археологов в составе младшего научного сотрудника Отдела славяно-финской археологии ИИМК РАН Натальи Григорьевой и археозоологов Института экологии растений и животных УрО РАН Ольги Бачуры и Татьяны Лобановой завершила комплексное исследование коллекции костей животных из раскопок поселения на Земляном городище Старой Ладоги (Ленинградская область). В ходе работы удалось проследить изменения системы хозяйства жителей на протяжении почти 10 веков.
Астрофизики Южного федерального университета предложили объяснение одной из самых интригующих загадок современной физики — годичных колебаний сигнала в детекторе DAMA/LIBRA, который вот уже почти тридцать лет регистрирует странные сигналы в подземной лаборатории Гран-Сассо в Италии, интерпретируемые как взаимодействие частиц темной материи с обычным веществом.
Палеонтологи выяснили, почему у тираннозавра и других крупных хищных динозавров были непропорционально маленькие передние лапы. Математическое моделирование показало, что редукция конечностей не была генетической ошибкой или побочным эффектом роста тела. В ходе эволюции челюсти и череп хищников стали настолько массивными и мощными, что полностью взяли на себя задачу по поимке и умерщвлению крупной добычи, из-за чего передние конечности атрофировались за ненадобностью.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии