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 предсказал поведение квантовых систем
Ученые ВШЭ совместно с коллегами из Университета Южной Калифорнии разработали алгоритм, который быстро и точно предсказывает поведение квантовых систем — от квантовых компьютеров до солнечных батарей. С его помощью удалось смоделировать процессы в полупроводнике MoS₂ и выяснить, что на движение заряженных частиц влияет не только количество дефектов, но и их расположение. Эти дефекты могут замедлять или ускорять перенос заряда, создавая эффекты, которые раньше было сложно учесть при применении стандартных методов.
Исследование опубликовано в журнале The Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Современная электроника работает благодаря квантовым эффектам. Полупроводники, светодиоды, солнечные батареи — все эти устройства зависят от того, как ведут себя электроны в материалах. Описать такие процессы с высокой точностью сложно: моделирование требует огромных вычислительных мощностей. Чтобы рассчитать движение электронов в материале из тысячи атомов, суперкомпьютерам приходится выполнять миллионы операций.
Обычно при моделировании квантовых систем используют метод молекулярной динамики: он позволяет предсказывать, как атомы и электроны будут двигаться со временем. Однако если состояния электронов изменяются быстро, стандартные методы моделирования становятся слишком ресурсоемкими.
Исследователи МИЭМ ВШЭ решили проблему с помощью использования машинного обучения. Новый алгоритм анализирует небольшие фрагменты материала, обучаясь на их локальных свойствах, а затем строит предсказания о поведении всей системы. Ученые изучили двумерный полупроводник сульфид молибдена (MoS₂) — перспективный материал для оптоэлектроники и фотовольтаики. В частности, он может служить рабочим слоем солнечных элементов. В идеальном случае атомы молибдена (Mo) и серы (S) образуют упорядоченную решетку, но в реальных материалах структура редко бывает идеальной: в ней могут присутствовать дефекты.
Дефекты — это нарушения в расположении атомов. В MoS₂ они могут проявляться как вакансии (отсутствие атомов серы или молибдена), лишние атомы между слоями, локальные смещения или другие отклонения от идеальной решетки. Дефекты меняют поведение электронов: в некоторых случаях ухудшают проводимость, но иногда могут придавать материалу новые свойства, например увеличивать его чувствительность к свету или делать его лучшим проводником заряда.
«Чтобы понять, как дефекты влияют на движение электронов, мы сосредоточились на небольших фрагментах материала. Алгоритм сначала изучал локальные свойства системы, а затем предсказывал поведение всей структуры. Это как при изучении языка: сначала ты запоминаешь отдельные слова, а потом начинаешь понимать целые предложения», — комментирует доцент МИЭМ ВШЭ Лю Дунюй.
Оказалось, что важно не только количество дефектов, но и их расположение. Дефекты могут задерживать или ускорять движение заряженных частиц, создавая ловушки для носителей заряда внутри запрещенной зоны полупроводника. Стандартные методы плохо справляются с расчетом этих эффектов, так как при расчетах необходимо учитывать взаимодействие дефектов друг с другом и с атомами материала, что сложно сделать при использовании вычислительных ячеек малого размера. Машинное обучение позволяет преодолеть эти размерные ограничения и учесть синергетический эффект множественных дефектов в материале.
«Важно, что этот метод не только ускоряет вычисления, но и помогает изучать реальные квантовые системы, — комментирует профессор МИЭМ НИУ ВШЭ Андрей Васенко. — Результаты наших исследований смогут сократить разрыв между теоретическим моделированием и экспериментальными исследованиями материалов. Мы разработали новый подход к изучению движения зарядов в сложных системах, объединив точные вычисления, молекулярную динамику и машинное обучение. Этот метод поможет исследовать материалы, в которых электроны переносят энергию и информацию, что важно для электроники и энергетики».
Telegram 
Дзен 
VK Ученые из Института космических исследований РАН и МФТИ раскрыли химический механизм, объясняющий появление молекул воды на поверхностях астероидов.
Пластичность мозга — его способность перестраиваться под влиянием приходящей информации. Это свойство необходимо для обучения и адаптации. Пластичность особенно высока в детском и юношеском возрасте, она помогает быстро выучить иностранный язык и освоить сложные моторные навыки (например, фигурное катание). Ресурс пластичности есть и у пожилых людей — благодаря альтернативным нейронным сетям они восстанавливаются после травмы или инсульта. Как выясняется, высокая пластичность это не всегда хорошо. Нарушение тонкого баланса между пластичностью и стабильностью может вести к неприятным последствиям, таким как хроническая боль, тиннитус (звон в ушах) и фобии.
Исследователи Санкт-Петербургского государственного университета разработали эффективный способ обнаружения в крови важнейшего биомаркера иммунитета — неоптерина — с помощью нанотехнологий и лазера.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
На наземные растения, в основном деревья, приходится 80 процентов всей биомассы Земли, 450 миллиардов тонн сухого углерода и более двух триллионов тонн «живого веса». Поэтому идея сажать новые леса для связывания СО2 из атмосферы долго казалась логичной. Новые данные показали, что реальность заметно сложнее.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
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