Fyzici z Centra pro výpočetní kvantovou fyziku Flatiron Institute naučili modelovat neuronovou síť
Předpovídání vlastností molekuly nebo materiáluvyžaduje výpočet kolektivního chování jeho elektronů. Problém je v tom, že elektrony se mohou „kvantově mechanicky“ vzájemně provázat, což znamená, že s nimi již nelze zacházet samostatně, vysvětlují autoři. Spletitou pavučinu spojení se stává neuvěřitelně obtížné i pro ty nejvýkonnější počítače přímo rozplést pro jakýkoli systém složený z více než hrstky částic.
Aby toto omezení překonali, výzkumnícipoužít neuronovou síť, která modeluje chování dalších „duchových“ elektronů. Jsou to částice, které ve skutečnosti neexistují, ale umělá inteligence jimi nahrazuje kvantové interakce. Neuronová síť koriguje chování těchto částic, dokud nenajde přesné řešení, které bude plně odpovídat skutečným pozorováním. Obnovuje tak účinky zapletení bez doprovodných výpočetních překážek.
Můžete zacházet s elektrony jakonemluví spolu, jako by se navzájem nestýkali. Částice navíc, které přidáváme, zprostředkovávají interakce mezi skutečnými částicemi, které žijí ve skutečném fyzickém systému, který se snažíme popsat.
Javier Robledo Moreno, výzkumník na New York University, spoluautor článku
Ve svém článku výzkumníci prokázaliúčinnost metody pro modelování vlnových funkcí "provázaných" elektronů pro jednoduché systémy, které lze vypočítat jinými metodami. Výsledky simulace kvantového provázání se zcela shodovaly s alternativními výpočty.
Vědci věří, že to nová metoda umožnípředpovídat vlastnosti materiálu nebo molekuly, aniž by bylo nutné je syntetizovat a testovat v laboratoři. Například bude možné testovat mnoho různých molekul na požadovanou farmaceutickou vlastnost pouhými několika kliknutími myši.
Přečtěte si více:
Brzy zasáhne Zemi sluneční bouře: materiál letí rychlostí 800 km/s
Vědci natočili podivného tvora s chapadly, které si spletli s květinou
Rusko opouští ISS: co se nyní stane a proč je ohrožena údržba stanice