Dirbtinis intelektas išsprendžia Schrödingerio lygtį, pagrindinę kvantinės chemijos problemą

Berlyno „Freie“ universiteto mokslininkai kuria išsamų studijų metodą, kad išspręstų pagrindinę kvantinės chemijos problemą.

Berlyno Freie universiteto Universiteto mokslininkų grupė sukūrė dirbtinio intelekto (AI) metodą kvantinėje chemijoje, kad apskaičiuotų pagrindinę Schrödingerio lygties būseną. Kvantinės chemijos tikslas yra numatyti molekulių chemines ir fizines savybes, remiantis tik atomų išdėstymu erdvėje, išvengiant daug išteklių reikalaujančių ir daug laiko reikalaujančių laboratorinių eksperimentų. Iš esmės tai galima pasiekti išsprendus Schrödingerio lygtį, tačiau praktiškai tai yra labai sunku.

Iki šiol buvo neįmanoma rasti savavališkų molekulių sprendimų, kuriuos būtų galima efektyviai apskaičiuoti. „Freie Universität“ komanda sukūrė išsamų mokymosi metodą, galintį pasiekti precedento derinį tikslumas ir skaičiavimo efektyvumas. Dirbtinis intelektas pakeitė daugelį technologinių ir mokslo sričių, pradedant kompiuterine vizija ir baigiant medžiagų mokslu. “Mes tikime, kad mūsų požiūris gali reikšmingai paveikti kvantinės chemijos ateitį”, – sako profesorius Frankas Noé, vadovavęs komandai. Rezultatai buvo paskelbti prestižiniame žurnale Gamtos chemija.

Tiek kvantinėje chemijoje, tiek Schrödingerio lygtyje bangos funkcija yra esminė – matematinis objektas, kuris visiškai nustato elektronų elgseną molekulėje. Bangos funkcija yra didelio dydžio esybė, todėl labai sunku užfiksuoti visus niuansus, užkoduojančius, kaip elektronai veikia atskirai. Daugelis kvantinės chemijos metodų atsisako visiškai išreikšti bangų funkciją, užuot tik bandę nustatyti konkrečios molekulės energiją. Tačiau reikia imtis būdų, ribojančių šių metodų prognozuojamą kokybę.

Kiti metodai atspindi bangos funkciją, naudojant daugybę paprastų matematinių blokų, tačiau šie metodai yra tokie sudėtingi, kad neįmanoma praktiškai pritaikyti daugiau nei kelių atomų. „Išvengimas įprasto keitimosi tarp tikslumo ir skaičiavimo išlaidų yra didžiausias kvantinės chemijos pasiekimas“, – paaiškina pagrindinius tyrimo metodo bruožus kuriantis dr. Jan Hermannas iš Berlyno Freie universiteto. „Vis dėlto žinomiausias tokio pobūdžio kriterijus yra labai ekonomiška funkcinė tankio teorija. Manome, kad mūsų siūlomas „Quantum Monte Carlo“ metodas gali būti vienodai gilus, nebent jis būtų sėkmingesnis. Tai suteikia precedento neturintį tikslumą ir vis dar priimtinas skaičiavimo išlaidas. “

Profesoriaus Nojaus komandos sukurtas gilus neuroninis tinklas yra naujas būdas pavaizduoti elektronų bangų funkcijas. “Vietoj standartinio požiūrio į bangos funkcijos sudarymą iš palyginti paprastų matematinių komponentų, mes suprojektavome dirbtinį neuronų tinklą, galintį sužinoti, kaip sudėtingi modeliai yra aplink elektronų branduolius.” „Ypatinga elektroninių bangų funkcijų ypatybė yra antisimetrija. Kai keičiami du elektronai, bangos funkcija turi pakeisti savo signalą. Turėjome sukurti šią savybę neuroninių tinklų architektūroje, kad būtų užtikrintas darbinis požiūris “, – priduria Hermannas ir priduria, kad šią savybę, vadinamą„ Pauli išskyrimo principu “, autoriai savo metodą pavadino„ PauliNet “.

Be „Pauli“ išskyrimo principo, elektroninės bangos funkcijos turi ir kitų pagrindinių fizinių savybių, o „PauliNet“ novatoriškos sėkmės didžioji dalis yra ta, kad ji integruoja šias savybes į gilų neuronų tinklą, o ne tik mokosi stebėti nuodugnius duomenis. „Pagrindinės fizikos kūrimas dirbtinio intelekto srityje yra būtinas norint sugebėti prasmingai prognozuoti šioje srityje“, – sako Nojus. “Tai reiškia, kad mokslininkai gali reikšmingai prisidėti prie dirbtinio intelekto ir būtent to, į ką orientuota mano komanda”.

Iki Hermanno ir Nojaus metodo paruošimo pramoniniam pritaikymui dar reikia įveikti daugybę iššūkių. “Tai vis dar pagrindinis tyrimas, – sako autoriai, – tačiau tai yra nauja perspektyva seniai egzistuojančiai molekulių ir medžiagų mokslų problemai, ir mes džiaugiamės jos teikiamomis galimybėmis”.

Nuoroda: Janas Hermannas, Zeno Schätzle ir Frankas Noé, „Schrödingerio gilus tinklo neuroninis elektroninės lygties sprendimas“, 2020 m. Rugsėjo 23 d., Gamtos chemija.
DOI: 10.1038 / s41557-020-0544-m

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Stalo pusbrolis gali padaryti įkraunamas baterijas greitesnes ir saugesnes

Neutronų sklaida buvo naudojama tiriant netaisyklingą akmens druską, kuri gali būti naudojama kuriant saugesnius, greitesnius akumuliatorių įkrovimo anodus. Paskola: ORNL / ill il...

Naudojant cheminį perdirbimą, kad būtų išvengta milijonų tonų atliekų

Kasmet sąvartynuose išverdama 3,5 milijono tonų sauskelnių. Šių vystyklų viduje esanti superabsorbuojanti medžiaga yra sudaryta iš polimerų matricos, kuri plečiasi po drėgmės. Polimerai yra...

Čempiono tamsioji skylė atstūmė Flerą nuo mūsų, tačiau jo didžiulė galia nukreipia atgal į mūsų vadovą

Beveik palaipsniui matomas šokiruojantis dujų diskas aplink juodąją skylę įgauna dvipusę išvaizdą. Pernelyg didelė juoda gravitacija keičia šviesos kelius iš skirtingų disko dalių...

Naujasis FORCE modelis aiškiai numato, kaip audros ir pakilęs jūros lygis paveiks pakrantes.

Perranporto paplūdimys Šiaurės Kornvalyje (JK) buvo paveiktas stiprių audrų ir kylančio jūros lygio. Kreditas: Plimuto universitetas Viso pasaulio pakrančių bendruomenės vis dažniau susiduria su...

Kaip ūdrų raumenys įgalina šaltą vandens gyvenimą

Ūdra plaukioja vandens paviršiumi. Kreditas: Tray Wright / Teksaso A&M universitetas (vaizdas gautas pagal USFWS leidimą Nr. Marine-Mammal Nr. MA-043219 R. Davisui) ...

Newsletter

Subscribe to stay updated.