러시아 양자 센터의 과학자들과 NUST MISIS의 동료들이 생산성을 높였습니다.
다양한 과학 분야의 연구자인공 신경망을 기반으로 한 컴퓨팅 아키텍처를 정기적으로 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 개별 시스템의 동작을 예측합니다. 따라서 2020년 DeepMind는 처음으로 페르미온 신경망을 사용하여 화학 분야의 주요 문제 중 하나인 분자 내 전자에 대한 슈뢰딩거 방정식을 해결했습니다.
양자 역학의 대부분의 문제는 해결할 수 없습니다.정확한 답으로 해결해야 하므로 과학자들은 개체를 단순화된 아날로그로 대체하여 근사값을 찾는 과학적 방법인 근사치를 사용해야 합니다. 자유 매개변수를 변경함으로써 물리학자들은 시스템의 상태를 가장 정확하게 설명하는 파동 함수를 찾을 수 있습니다. 이러한 형태의 검색(ansatz)은 양자 화학에서 활발히 사용됩니다. 왜냐하면 시스템의 적은 수의 원자에 대해서도 기본 화학 반응의 모델링이 여전히 과학자들에게 큰 어려움을 겪고 있기 때문입니다.
실험의 일환으로 공동 팀은 다음과 같습니다.물리학자, 화학자 및 기계 학습 전문가는 FermiNet 아키텍처를 ansatz로 사용했습니다. 다음으로 전문가들은 업데이트된 훈련 절차를 통해 신경망을 반복적으로 개선하기 시작했습니다. 계산 중에는 클라우드 양자 컴퓨팅 플랫폼인 QBoard의 도구가 사용되었습니다. 과학자들은 원래의 FermiNet 아키텍처에서 허용된 것보다 더 높은 차원의 시스템을 시뮬레이션할 수 있었을 뿐만 아니라 전자-핵 및 전자-전자 상호작용에서 고전적인 계산의 정확성을 높였습니다.
그 결과는 그 과정에서 입증되었습니다.질소, 일산화탄소, 에틸렌, 불화수소 및 기타 여러 분자의 모델링. 앞으로 얻은 데이터는 약리학에서 신약, 재료 과학 및 연료 산업을 만드는 데 사용될 수 있습니다.
“기계 학습 방법과오늘날 양자 화학은 매우 흥미로운 결과를 제공합니다. 물리학자, 화학자, 생물학자, 프로그래머의 이러한 학제 간 상호 작용은 고전적인 접근 방식의 풍부함과 FermiNet 네트워크를 개발하기 위해 QBoard를 사용하는 우리의 사례와 같은 흥미로운 하이브리드 솔루션으로 이어집니다.”라고 Quantum Information Technologies 연구 그룹 책임자인 Alexey Fedorov는 말했습니다. 러시아 양자 센터.
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