Fizikai iš Flatiron instituto Kompiuterinės kvantinės fizikos centro išmokė modeliuoti neuroninį tinklą
Molekulės ar medžiagos savybių numatymasreikia apskaičiuoti jo elektronų kolektyvinį elgesį. Problema ta, kad elektronai gali „kvantiškai mechaniškai“ susipainioti vienas su kitu, o tai reiškia, kad jie nebegali būti tvarkomi atskirai, aiškina autoriai. Susipainiojusį jungčių tinklą net ir galingiausiems kompiuteriams tampa neįtikėtinai sunku išnarplioti tiesiogiai bet kuriai sistemai, sudarytai iš daugiau nei kelių dalelių.
Norėdami įveikti šį apribojimą, mokslininkainaudoti neuroninį tinklą, kuris modeliuoja papildomų „vaiduoklių“ elektronų elgesį. Tai dalelės, kurių iš tikrųjų nėra, tačiau AI pakeičia kvantinę sąveiką. Neuroninis tinklas koreguoja šių dalelių elgesį, kol randa tikslų sprendimą, kuris visiškai atitiks tikrus stebėjimus. Taip jis atkuria įsipainiojimo padarinius be susijusių skaičiavimo kliūčių.
Jūs galite valdyti elektronus kaipjie nekalba vienas su kitu taip, lyg nebendrauja vienas su kitu. Papildomos dalelės, kurias pridedame, tarpininkauja sąveikai tarp realių dalelių, gyvenančių tikroje fizinėje sistemoje, kurią bandome apibūdinti.
Javieras Robledo Moreno, Niujorko universiteto mokslininkas, straipsnio bendraautoris
Savo straipsnyje mokslininkai parodė„susipainiojusių“ elektronų banginių funkcijų modeliavimo metodo efektyvumas paprastoms sistemoms, kurias galima apskaičiuoti kitais metodais. Kvantinio susipynimo modeliavimo rezultatai visiškai sutapo su alternatyviais skaičiavimais.
Tyrėjai mano, kad naujas metodas leisnuspėti medžiagos ar molekulės savybes, nereikia jų sintetinti ir išbandyti laboratorijoje. Pavyzdžiui, vos keliais pelės paspaudimais bus galima išbandyti daugybę skirtingų molekulių norimai farmacinei savybei nustatyti.
Skaityti daugiau:
Netrukus Žemę užklups saulės audra: medžiaga skrenda 800 km/s greičiu
Mokslininkai nufilmavo keistą būtybę su čiuptuvais, kuriuos supainiojo su gėle
Rusija palieka TKS: kas bus dabar ir kodėl kyla grėsmė stoties išlaikymui