Naukowcy z Rosyjskiego Centrum Kwantowego wraz z kolegami z NUST MISIS zwiększyli produktywność
Naukowcy z różnych dziedzin naukiregularnie wykorzystują architektury obliczeniowe oparte na sztucznych sieciach neuronowych do analizy ogromnych ilości danych i przewidywania zachowania poszczególnych systemów. Tym samym w 2020 roku firma DeepMind po raz pierwszy wykorzystała fermionową sieć neuronową do rozwiązania jednego z kluczowych problemów z zakresu chemii – równania Schrödingera dla elektronów w cząsteczkach.
Większość problemów w mechanice kwantowej nie możerozwiązać z dokładną odpowiedzią, więc naukowcy zmuszeni są stosować aproksymację - metodę naukową polegającą na znalezieniu przybliżonych wartości poprzez zastąpienie obiektów uproszczonymi analogami. Zmieniając parametry swobodne, fizykom udaje się znaleźć funkcje falowe, które najdokładniej opisują stan układu. Ta forma poszukiwań - ansatz - jest aktywnie wykorzystywana w chemii kwantowej, ponieważ modelowanie elementarnych reakcji chemicznych wciąż jest stawiane naukowcom z dużym trudem, nawet dla niewielkiej liczby atomów w układzie.
W ramach eksperymentu wspólny zespół dsfizycy, chemicy i specjaliści od uczenia maszynowego wykorzystali architekturę FermiNet jako ansatz. Następnie eksperci zaczęli iteracyjnie ulepszać sieć neuronową poprzez zaktualizowaną procedurę jej uczenia. Podczas obliczeń wykorzystano narzędzia z chmury kwantowej platformy obliczeniowej QBoard. Naukowcy nie tylko byli w stanie symulować systemy wielowymiarowe, niż pozwalała na to oryginalna architektura FermiNet, ale także zwiększyli dokładność klasycznych obliczeń w interakcjach elektron-jądro i elektron-elektron.
Wyniki zostały zademonstrowane w procesiemodelowanie azotu, tlenku węgla, etylenu, fluorowodoru i wielu innych cząsteczek. Uzyskane dane mogą być w przyszłości wykorzystane w farmakologii do tworzenia nowych leków, materiałoznawstwie i przemyśle paliwowym.
„Połączenie metod uczenia maszynowego ichemia kwantowa daje dziś bardzo ciekawe wyniki. Takie interdyscyplinarne interakcje fizyków, chemików, biologów, programistów prowadzą do wzbogacenia klasycznych podejść i tak interesujących rozwiązań hybrydowych, jak nasz przypadek wykorzystania QBoard do rozwoju sieci FermiNet” – powiedział Alexey Fedorov, szef grupy badawczej Quantum Information Technologies w Rosyjskie Centrum Kwantowe.
Czytaj więcej:
Nazwany witaminą, która chroni mózg przed demencją
Zobacz, jak Ziemia zmieniła się przez 100 milionów lat na najbardziej szczegółowej mapie
Okazało się, którzy mężczyźni są najbardziej płodni: ich nasienie jest o 50% lepsze niż reszta