Ученые из Российского квантового центра совместно с коллегами из НИТУ МИСиС повысили производительность
Kutatók különböző tudományterületekenrendszeresen használnak mesterséges neurális hálózatokra épülő számítási architektúrákat hatalmas mennyiségű adat elemzésére és az egyes rendszerek viselkedésének előrejelzésére. Így 2020-ban a DeepMind először használt fermionos neurális hálózatot a kémia egyik kulcsfontosságú problémájának – a molekulákban lévő elektronok Schrödinger-egyenletének – megoldására.
A legtöbb kvantummechanika probléma nem megoldhatópontos válasszal kell megoldani, ezért a tudósok kénytelenek közelítést használni - egy olyan tudományos módszert, amely a hozzávetőleges értékek megtalálásából áll az objektumok egyszerűsített analógokkal való helyettesítésével. A szabad paraméterek változtatásával a fizikusoknak sikerül olyan hullámfüggvényeket találniuk, amelyek a legpontosabban írják le a rendszer állapotát. A keresésnek ezt a formáját - az ansatz-ot - aktívan használják a kvantumkémiában, mivel az elemi kémiai reakciók modellezése még mindig nagy nehézségek árán van a tudósok számára, még egy rendszer kis számú atomjára is.
A kísérlet részeként egy közös csapat afizikusok, vegyészek és gépi tanulási szakemberek a FermiNet architektúrát használták ansatzként. Ezután a szakértők megkezdték a neurális hálózat iteratív fejlesztését egy frissített képzési eljárás révén. A számítások során a QBoard felhő kvantumszámítási platform eszközeit használtam. A tudósok nemcsak azt a képességet szerezték meg, hogy nagyobb dimenziós rendszereket szimuláljanak, mint amit az eredeti FermiNet architektúra lehetővé tett, hanem növelték az elektron-mag és elektron-elektron kölcsönhatások klasszikus számításainak pontosságát is.
Az eredményeket a folyamat során demonstráltáknitrogén, szén-monoxid, etilén, hidrogén-fluorid és számos más molekula modellezése. A megszerzett adatok a jövőben a farmakológiában felhasználhatók új gyógyszerek létrehozására, anyagtudományra és üzemanyag-iparra.
„A gépi tanulási módszerek kombinációja ésA kvantumkémia ma nagyon érdekes eredményeket ad. A fizikusok, kémikusok, biológusok, programozók ilyen interdiszciplináris interakciói a klasszikus megközelítések gazdagodásához és olyan érdekes hibrid megoldásokhoz vezetnek, mint amilyen a mi esetünk a QBoard felhasználásával a FermiNet hálózat fejlesztésére” – mondta Alexey Fedorov, a Quantum Information Technologies kutatócsoport vezetője. Orosz kvantumközpont.
Olvass tovább:
Az úgynevezett vitamin, amely megvédi az agyat a demenciától
Tekintse meg, hogyan változott a Föld 100 millió év alatt a legrészletesebb térképen
Kiderült, mely férfiak a legtermékenyebbek: spermájuk 50%-kal jobb a többinél