قام علماء من مركز الكم الروسي مع زملاء من NUST MISIS بزيادة الإنتاجية
باحثون في مختلف المجالات العلميةتستخدم بانتظام بنيات الحوسبة القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية لتحليل كميات هائلة من البيانات والتنبؤ بسلوك الأنظمة الفردية. وهكذا، في عام 2020، استخدمت DeepMind لأول مرة شبكة عصبية فرميونية لحل إحدى المشكلات الرئيسية في مجال الكيمياء - معادلة شرودنغر للإلكترونات في الجزيئات.
معظم المشاكل في ميكانيكا الكم لا تستطيع ذلكيتم حلها بإجابة دقيقة ، لذلك يضطر العلماء إلى استخدام التقريب - وهي طريقة علمية تتمثل في إيجاد القيم التقريبية عن طريق استبدال الكائنات بنظائر مبسطة. من خلال تغيير المعلمات المجانية ، يتمكن الفيزيائيون من العثور على وظائف موجية تصف حالة النظام بدقة أكبر. يتم استخدام هذا النوع من البحث - ansatz - بشكل نشط في كيمياء الكم ، حيث أن نمذجة التفاعلات الكيميائية الأولية لا تزال تُعطى للعلماء بصعوبة كبيرة ، حتى بالنسبة لعدد صغير من الذرات في النظام.
وكجزء من التجربة، قام فريق مشترك مناستخدم الفيزيائيون والكيميائيون والمتخصصون في التعلم الآلي بنية FermiNet كحل بديل. بعد ذلك، بدأ الخبراء في تحسين الشبكة العصبية بشكل متكرر من خلال إجراء محدث لتدريبها. أثناء الحسابات، تم استخدام أدوات من منصة الحوسبة الكمومية السحابية QBoard. لم يكتسب العلماء القدرة على محاكاة أنظمة ذات أبعاد أعلى مما سمحت به بنية FermiNet الأصلية فحسب، بل زادوا أيضًا من دقة الحسابات الكلاسيكية في تفاعلات الإلكترون النووي والإلكترون والإلكترون.
تم عرض النتائج في هذه العمليةنمذجة النيتروجين وأول أكسيد الكربون والإيثيلين وفلوريد الهيدروجين وعدد من الجزيئات الأخرى. في المستقبل ، يمكن استخدام البيانات التي تم الحصول عليها في علم الأدوية لإنشاء عقاقير جديدة وعلوم المواد وصناعة الوقود.
"مزيج من أساليب التعلم الآلي وتعطي كيمياء الكم اليوم نتائج مثيرة للاهتمام. قال أليكسي فيدوروف ، رئيس مجموعة أبحاث تكنولوجيا المعلومات الكمومية في مركز الكم الروسي.
قراءة المزيد:
يسمى فيتامين يحمي الدماغ من الخرف
شاهد كيف تغيرت الأرض على مدى 100 مليون سنة على الخريطة الأكثر تفصيلاً
اتضح أي الرجال أكثر خصوبة: الحيوانات المنوية لديهم أفضل بنسبة 50 ٪ من البقية