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.
Нейросети помогли понять сложное взаимодействие электронов
Ученые из Центра технологий материалов Сколтеха продемонстрировали работоспособность нейросетевого метода для создания точного обменно-корреляционного функционала, который является центральным компонентом в теории функционала плотности — основном численном методе физики конденсированного состояния и квантовой химии. С его помощью рассчитывают базовые свойства материалов и молекул, например, при поиске новых материалов и лекарств. В числе таких свойств реакционная способность соединений, прочность, зонная структура и другие.
Исследование, в котором представлена перспективная архитектура нейросети и ее анализ, опубликовано в Scientific Reports. Движение электронов в материи описывается многоэлектронным уравнением Шредингера и определяет свойства, связанные с электронной структурой. Например, химическая связь (основное понятие в химии) как раз и представляет собой сложное коррелированное движение электронов, происходящее по законам квантовой механики.
Концептуальная проблема многоэлектронного уравнения Шредингера такова: хотя его достаточно просто выписать, аналитического решения пока не найдено, а численное решение является крайне сложной и комплексной задачей. Одним из основных методов является метод среднего поля (плотности), в котором сложное взаимодействие электронов друг с другом описывается эффективным потенциалом.
«В теории функционала плотности используется упрощение: вместо отдельных электронов рассматривается электронное облако с некоторой локальной плотностью», — рассказывает первый автор исследования, инженер-исследователь Сколтеха Александр Рябов.
«Однако в этой теории есть одна величина, точное значение которой неизвестно, — продолжает ученый. — Она называется обменно-корреляционным функционалом, и до недавнего времени ее аппроксимировали аналитически: коэффициенты в функциональной форме находили без использования нейросетей, на основании набора известных физических принципов. Наш же метод впервые использует для этого двухкомпонентную нейросеть. Нейросети как таковые применяются для этой задачи особенно активно на протяжении последних нескольких лет, но мы первопроходцы этой области в России».
По словам исследователей, основное новшество их подхода — применение двухстадийного метода обучения: сначала обучается одна нейросеть, после чего ее веса замораживаются и обучается вторая.
«В предыдущих работах нейросетью аппроксимировали обменно-кореляционный функционал, после чего необходимо было брать вычислительно затратные производные, чтобы получить соответствующий обменно-корреляционный потенциал. Такие производные зачастую сложно вычислить с хорошей точностью с применением нейросети. В нашей работе двухкомпонентная сеть одновременно аппроксимирует и потенциал, и функционал. Брать тяжелые производные не нужно, и вычислительная нагрузка снижается», — рассказывает старший научный сотрудник Сколтеха Петр Жиляев.
«Для реализации всех поставленных экспериментов в нашей статье мы внедрили нейросеть в программный пакет квантовой химии Octopus. Также мы изучили, как на процесс обучения влияют несамосогласованные плотности. После добавления таких плотностей в обучающую выборку мы отметили улучшение работы на тех молекулах, на которых нейросеть прежде давала наихудшие результаты», — дополняет Рябов.
Telegram 
Дзен 
VK Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Новый подход к быстрому поиску жизни может однозначно обнаруживать ее всего одним инструментом. Он уже есть на борту обоих действующих американских марсоходов. Правда, NASA может не захотеть воспользоваться этой возможностью.
Цифровой художник Шон Харгривз в своих концептуальных работах погружает в брутальный мир научной фантастики.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.
Новый подход к быстрому поиску жизни может однозначно обнаруживать ее всего одним инструментом. Он уже есть на борту обоих действующих американских марсоходов. Правда, NASA может не захотеть воспользоваться этой возможностью.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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