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.
Химики обучили программу строить точные модели межатомных сил
Ученые из МФТИ, НИИ автоматики и Сколтеха применили метод машинного обучения для моделирования поведения алюминия и урана при различных температурах, давлениях и в разных фазовых состояниях.
Группа ученых из МФТИ, НИИ автоматики имени Н. Л. Духова и Сколтеха под руководством Артема Оганова применила метод машинного обучения для моделирования поведения алюминия и урана при различных температурах, давлениях и в разных фазовых состояниях. Моделирование химических систем позволяет предсказывать их свойства в различных условиях до проведения экспериментов, что в дальнейшем дает возможность воплотить в реальность наиболее перспективные материалы. Результаты опубликованы в журнале Scientific Reports.
Компьютерная химия
Активное развитие науки за последние сто лет привело к наличию удивительного разнообразия органических и неорганических соединений, белковых и липидных структур, множества схем химических реакций. Но чем больше новых структур и молекул, тем больше времени требуется для того, чтобы исследовать их строение, биохимические и физические свойства, изучить модели поведения в различных условиях и возможные реакции взаимодействия с другими веществами. На данный момент изучать вышеперечисленные свойства возможно при помощи компьютерного моделирования.
Сейчас самый популярный метод моделирования основан на использовании набора параметров, описывающих рассматриваемую биохимическую систему: дли́ны связей в молекулах, углы между атомами, заряды и т. д. — так называемый «метод силовых полей». Однако использование этого метода не позволяет точно воспроизводить квантово-механические силы, которые действуют в молекулах. Кроме того, точные квантово-механические расчеты занимают много времени, не позволяют рассчитывать свойства больших систем и ограничиваются парой сотен атомов.
Огромный интерес представляют модели машинного обучения. Обучаясь на относительно небольшой выборке данных (получаемых в квантово-механических расчетах), эти модели затем могут быть использованы вместо квантово-механических расчетов, поскольку обладают такой же точностью, но требуют примерно в тысячу раз меньше вычислительных ресурсов, чем квантово-механические расчеты.
Успехи машинного обучения в моделировании атомных взаимодействий
Ученые применили машинное обучение для моделирования межатомных взаимодействий в кристаллах и расплавах двух элементов: алюминия и урана. Алюминий — хорошо изученный металл с известными физико-химическими свойствами. Уран был выбран, наоборот, из-за наличия разнящихся опубликованных данных о его физико-химических свойствах и желания исследователей эти свойства уточнить.
В ходе данной работы с помощью обученной модели исследователи изучали такие свойства, как плотность фононных состояний, энтропия и температура плавления алюминия.
Иван Круглов, сотрудник лаборатории компьютерного дизайна материалов МФТИ, рассказывает: «Величины сил межмолекулярных взаимодействий атомов в кристаллах можно успешно применять для предсказания поведения атомов этого элемента при других температурах и в других фазовых состояниях, а также, наоборот, — зная свойства системы в жидком фазовом состоянии, узнать поведение атомов в кристаллической решетке. Таким образом, появляется возможность расчета фазовой диаграммы урана на основании данных о его кристаллической структуре. Показывая состояние вещества в зависимости от давления и температуры, фазовые диаграммы позволяют определять возможности и границы применения элементов».
Основным критерием достоверности виртуально полученных данных являлось их сравнение с экспериментальной информацией. Использованный метод моделирования показал хорошую точность полученных виртуально данных. Информация, полученная методом машинного обучения, имеет меньшие погрешности, чем методы моделирования, использующие силовые поля.
Данное исследование заключается в повышении скорости и точности моделирования систем атомов методом машинного обучения, предложенным авторами в 2016 году.
Работа сделана при поддержке Российского научного фонда.
Своими корнями история Армении уходит в глубокую древность и неразрывно связана с историей всего Древнего мира. Но зачастую, зная в деталях историю Рима и Древней Греции, мы в гораздо меньшей степени осведомлены о событиях, происходивших в Античное время в Армении, оказавшейся на перекрестке цивилизаций Запада и Востока. В силу многих причин она не попала в должном объеме в учебники и незнакома тем, кто интересуется историей. Попытаемся хоть немного исправить эту несправедливость.
Первые сейсмические данные о внутренней структуре Красной планеты показали ее удивительно толстую кору и большое расплавленное ядро.
Американские ученые проверили, есть ли взаимосвязь между возрастом и титрами нейтрализующих антител к классическому штамму коронавируса и бразильскому варианту у привитых людей.
Существующие континенты движутся к слиянию в один — это лишь вопрос времени, считают большинство исследователей. Группа ученых решила выяснить, что будет с обитаемостью Земли после того, как это слияние завершится. Как оказалось, температура на планете существенно вырастет при любом исходе. Но в случае формирования одного из двух возможных суперконтинентов на суше станет намного холоднее. Если возникнет второй суперконтинент, доля обитаемой твердой поверхности, напротив, возрастет. Почему так получается и что из этого следует?
До сих пор было неизвестно, могут ли плоды передавать сигналы материнскому растению, но опыты, поставленные на томатах, показали, что это действительно происходит.
Представлены первые фотографии перспективного российского боевого самолета, премьера которого состоится на грядущем авиасалоне МАКС. Ранее мы уже могли видеть новую машину, однако ее скрывал защитный чехол.
Международная команда ученых идентифицировала ДНК из почвы в грузинской пещере. Благодаря этому исследователям удалось восстановить геном человека возрастом 25 тысяч лет, не имея никаких скелетных останков.
Подросток из бельгийского города Остенде стал вторым самым юным обладателем высшего образования в обозримой истории. Он с отличием окончил курс физики в Антверпенском университете и теперь собирается защитить магистерскую степень, а затем и докторскую диссертацию в этой области. Цель у него простая и понятная: увеличение продолжительности жизни человека вплоть до полного бессмертия за счет замены частей тела и органов механическими или искусственными.
Еще год назад почти все были уверены, что эпидемия быстро закончится. Ведь научные исследования говорили: иммунитет переболевших очень сильный, а повторные заболевания крайне редки. Российские власти все еще верят в это: глава Роспотребнадзора Анна Попова утверждает, будто повторно болеет только 1%. От этого в России до сих пор ждут достижения «группового иммунитета» осенью — и, разумеется, снятия ковидных ограничений. К сожалению, это пустые надежды. Данные из других стран вообще не показывают реальной возможности достичь группового иммунитета за счет переболевших. Разбираемся в деталях.
Комментарии