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.
Машинное обучение позволило исследовать недоступные для экспериментов фазовые переходы воды
Используя методы моделирования и машинного обучения, ученые смогли исследовать фазовый переход воды, который до сих было невозможно воссоздать в экспериментальных условиях. Исследователи подтвердили существование перехода жидкость — жидкость, происходящего при температуре менее минус 100 градусов Цельсия, в котором вода разделяется на две несмешивающиеся фазы с разной плотностью.
В течение последних 30 лет ученые полагали, что при охлаждении до очень низких температур (менее минус 100 градусов Цельсия) вода может разделиться на две жидкие фазы с разной плотностью. Эти фазы не смешиваются, а их наличие может объяснять некоторые другие странные свойства воды — например, почему она становится менее плотной по мере охлаждения.
Однако это явление практически невозможно изучить в лаборатории, так как вода очень быстро превращается в лед при настолько низких температурах. Новое исследование ученых из Технологического института Джорджии (США) позволило преодолеть это ограничение. Авторы работы использовали модели машинного обучения, чтобы лучше понять фазовые изменения воды. Им удалось обнаружить убедительные вычислительные доказательства в поддержку перехода воды из жидкости в жидкость, которые можно применить к реальным системам. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review Letters.
В своих расчетах ученые использовали квантово-химические вычисления, максимально приближенные к реальной физике. Они проводили молекулярное моделирование на суперкомпьютерах, которое сравнивали с виртуальным микроскопом, позволяющим увеличить масштаб до отдельных молекул и наблюдать за их движением и взаимодействием в режиме реального времени. Так исследователи смогли охарактеризовать структуру жидкости при различных температурах и давлениях.
Ученые также задействовали алгоритм машинного обучения, который рассчитывал энергию взаимодействия молекул воды друг с другом. Эта модель выполняла вычисления значительно быстрее, чем традиционные методы, что позволяло проводить виртуальный эксперимент гораздо быстрее. Свои прогнозы ученые тщательно проверяли с помощью серии различных алгоритмов.
Одна из главных проблем подобных исследований заключается в том, что полученные данные практически невозможно сравнить с реально наблюдаемыми процессами. Некоторые из условий из виртуального эксперимента вообще невозможны на Земле, хотя потенциально могут присутствовать в различных водных средах Солнечной системы, от океанов спутника Юпитера Европы до воды в центрах комет.
Однако полученные результаты могут помочь исследователям лучше объяснять и предсказать странные и сложные свойства воды, эффективнее использовать ее в промышленных процессах и разрабатывать более совершенные климатические модели.
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
Последние комментарии