Los científicos del Centro Cuántico Ruso junto con colegas de NUST MISIS han aumentado la productividad
Investigadores en una variedad de campos científicos.Utilizan regularmente arquitecturas informáticas basadas en redes neuronales artificiales para analizar grandes cantidades de datos y predecir el comportamiento de sistemas individuales. Así, en 2020, DeepMind utilizó por primera vez una red neuronal fermiónica para resolver uno de los problemas clave en el campo de la química: la ecuación de Schrödinger para los electrones en las moléculas.
La mayoría de los problemas de mecánica cuántica no puedenresolverse con una respuesta precisa, por lo que los científicos se ven obligados a utilizar la aproximación, un método científico que consiste en encontrar valores aproximados reemplazando objetos con análogos simplificados. Al variar los parámetros libres, los físicos logran encontrar funciones de onda que describan con mayor precisión el estado del sistema. Esta forma de búsqueda, ansatz, se usa activamente en la química cuántica, ya que el modelado de reacciones químicas elementales todavía se les da a los científicos con gran dificultad, incluso para una pequeña cantidad de átomos en un sistema.
Como parte del experimento, un equipo conjunto deFísicos, químicos y especialistas en aprendizaje automático utilizaron la arquitectura FermiNet como ansatz. A continuación, los expertos comenzaron a mejorar iterativamente la red neuronal mediante un procedimiento actualizado para entrenarla. Durante los cálculos se utilizaron herramientas de la plataforma de computación cuántica en la nube QBoard. Los científicos no solo han podido simular sistemas de dimensiones superiores a las que permitía la arquitectura FermiNet original, sino que también han aumentado la precisión de los cálculos clásicos en las interacciones electrón-nuclear y electrón-electrón.
Los resultados han sido demostrados en el proceso.modelado de nitrógeno, monóxido de carbono, etileno, fluoruro de hidrógeno y otras moléculas. En el futuro, los datos obtenidos se pueden utilizar en farmacología para crear nuevos medicamentos, ciencia de materiales e industria de combustibles.
“Una combinación de métodos de aprendizaje automático yLa química cuántica da hoy en día resultados muy interesantes. Tales interacciones interdisciplinarias de físicos, químicos, biólogos, programadores conducen al enriquecimiento de enfoques clásicos y soluciones híbridas tan interesantes como nuestro caso sobre el uso de QBoard para desarrollar la red FermiNet”, dijo Alexey Fedorov, jefe del grupo de investigación de Tecnologías de la Información Cuántica en el Centro Cuántico Ruso.
Lee mas:
Nombrada una vitamina que protege el cerebro de la demencia.
Vea cómo ha cambiado la Tierra durante 100 millones de años en el mapa más detallado
Resultó qué hombres son los más fértiles: su esperma es un 50% mejor que el resto