Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
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.
Авторы нового исследования изучили геномы людей, живших на территории Аварского каганата времен его расцвета, и составили их родословные.
Ученые из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Для формирования звездам нужны скопления плотного и холодного газа. В молодых галактиках их достаточно для поддержания звездообразования на протяжении долгого времени. Тем не менее во многих галактиках ранней Вселенной этот процесс уже почти остановился. У астрономов были уверенные предположения, почему так происходит. Но лишь сейчас они, наконец, нашли прямое подтверждение своим гипотезам.
Ученые из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Авторы нового исследования изучили геномы людей, живших на территории Аварского каганата времен его расцвета, и составили их родословные.
Авторы нового исследования выявили три фактора, ответственные за так называемый алкогольный блэкаут — распространенное последствие употребления спиртных напитков, когда человек сталкивается с провалами в памяти.
Ученые из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Режим работы, количество трудовых часов в неделю и экономическую стабильность профессии прочно ассоциируют с благополучием человека. Количественно и качественно определить эти взаимосвязи получается редко — нужны большие выборки респондентов и длительное время наблюдений. Автор новой научной работы использовал долговременное исследование более чем семи тысяч американцев, чтобы выявить основные эффекты паттернов трудовой деятельности на психическое и физическое здоровье работающих людей.
Американская компания JetZero, которая обещает произвести фурор в гражданской авиации, получила сертификат летной годности на испытания уменьшенной копии разрабатываемого ею сверхэффективного реактивного авиалайнера со «смешанным крылом». Предстоящая программа летных испытаний будет направлена на оценку летно-технических характеристик самолета, его устойчивости и управляемости.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии