Venäjän kvanttikeskuksen tutkijat yhdessä NUST MISISin kollegoiden kanssa ovat lisänneet tuottavuutta
Eri tieteenalojen tutkijoitakäyttää säännöllisesti keinotekoisiin hermoverkkoihin perustuvia laskenta-arkkitehtuureja analysoidakseen valtavia tietomääriä ja ennustaakseen yksittäisten järjestelmien käyttäytymistä. Niinpä DeepMind käytti vuonna 2020 ensimmäistä kertaa fermionista hermoverkkoa ratkaistakseen yhden kemian alan avainongelmista – Schrödingerin yhtälön molekyylien elektroneille.
Suurin osa kvanttimekaniikan ongelmista ei onnisturatkaistaan tarkalla vastauksella, joten tutkijat joutuvat käyttämään approksimaatiota - tieteellistä menetelmää, joka koostuu likimääräisten arvojen löytämisestä korvaamalla esineet yksinkertaistetuilla analogeilla. Vaihtelemalla vapaita parametreja fyysikot onnistuvat löytämään aaltofunktioita, jotka kuvaavat tarkimmin järjestelmän tilaa. Tätä hakumuotoa - ansatzia - käytetään aktiivisesti kvanttikemiassa, koska alkeiskemiallisten reaktioiden mallintaminen annetaan edelleen tutkijoille suurilla vaikeuksilla, jopa pienelle määrälle atomeja järjestelmässä.
Osana kokeilua, yhteinen tiimifyysikot, kemistit ja koneoppimisen asiantuntijat käyttivät FermiNet-arkkitehtuuria ansatzina. Seuraavaksi asiantuntijat alkoivat iteratiivisesti parantaa hermoverkkoa päivitetyllä sen koulutusmenettelyllä. Laskelmissa käytettiin QBoard-pilven kvanttilaskenta-alustan työkaluja. Tiedemiehet eivät ainoastaan saaneet kykyä simuloida korkeampiulotteisia järjestelmiä kuin alkuperäinen FermiNet-arkkitehtuuri salli, vaan myös lisänneet klassisten laskelmien tarkkuutta elektroni-ydin- ja elektroni-elektroni-vuorovaikutuksissa.
Tulokset on esitelty prosessissatypen, hiilimonoksidin, eteenin, fluorivedyn ja useiden muiden molekyylien mallintamiseen. Tulevaisuudessa saatua tietoa voidaan käyttää farmakologiassa uusien lääkkeiden, materiaalitieteen ja polttoaineteollisuuden luomiseen.
”Yhdistelmä koneoppimismenetelmiä jaNykyään kvanttikemia antaa erittäin mielenkiintoisia tuloksia. Tällaiset fyysikkojen, kemistien, biologien ja ohjelmoijien tieteidenväliset vuorovaikutukset johtavat klassisten lähestymistapojen rikastumiseen ja sellaisiin mielenkiintoisiin hybridiratkaisuihin, kuten tapauksemme, jossa käytämme QBoardia FermiNet-verkon kehittämiseen”, sanoo Alexey Fedorov, Quantum Information Technologies -tutkimusryhmän johtaja. Venäjän kvanttikeskus.
Lue lisää:
Nimetty vitamiiniksi, joka suojaa aivoja dementialta
Katso yksityiskohtaisimmasta kartasta, kuinka maapallo on muuttunut 100 miljoonan vuoden aikana
Kävi ilmi, mitkä miehet ovat hedelmällisimpiä: heidän siittiönsä on 50 % parempia kuin muiden