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 К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.
Люди, которые были на грани смерти, затем иногда рассказывают, как мчались навстречу необычайно яркому свету или видели всю свою жизнь, проносящуюся перед глазами. Эти переживания на первый взгляд напоминают галлюцинации под воздействием некоторых психоделиков. Но есть и существенные различия, обнаружили исследователи из Великобритании.
Биотехнологи из Ноттингемского университета (Великобритания) воспроизвели процесс естественной ферментации какао-бобов в лаборатории, чтобы проверить, можно ли улучшить вкус готового продукта «вручную». Оказалось, что правильно подобранная колония микроорганизмов может внести свои нотки и определить качество будущего шоколада.
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.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
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