Cientistas do Centro Quântico Russo, juntamente com colegas da NUST MISIS, aumentaram a produtividade
Pesquisadores em diversas áreas científicasusam regularmente arquiteturas de computação baseadas em redes neurais artificiais para analisar grandes quantidades de dados e prever o comportamento de sistemas individuais. Assim, em 2020, a DeepMind usou pela primeira vez uma rede neural fermiônica para resolver um dos principais problemas no campo da química - a equação de Schrödinger para elétrons em moléculas.
A maioria dos problemas da mecânica quântica não podeser resolvido com uma resposta precisa, então os cientistas são forçados a usar a aproximação - um método científico que consiste em encontrar valores aproximados substituindo objetos por análogos simplificados. Ao variar os parâmetros livres, os físicos conseguem encontrar as funções de onda que descrevem com mais precisão o estado do sistema. Essa forma de busca - ansatz - é usada ativamente na química quântica, pois a modelagem de reações químicas elementares ainda é dada aos cientistas com grande dificuldade, mesmo para um pequeno número de átomos em um sistema.
Como parte do experimento, uma equipe conjunta defísicos, químicos e especialistas em aprendizado de máquina usaram a arquitetura FermiNet como ansatz. Em seguida, os especialistas começaram a melhorar iterativamente a rede neural por meio de um procedimento atualizado para treiná-la. Durante os cálculos foram utilizadas ferramentas da plataforma de computação quântica em nuvem QBoard. Os cientistas não só conseguiram simular sistemas de dimensões superiores às permitidas pela arquitetura FermiNet original, mas também aumentaram a precisão dos cálculos clássicos em interações elétron-nucleares e elétron-elétron.
Os resultados foram demonstrados no processomodelagem de nitrogênio, monóxido de carbono, etileno, fluoreto de hidrogênio e várias outras moléculas. No futuro, os dados obtidos podem ser usados na farmacologia para criar novos medicamentos, na ciência dos materiais e na indústria de combustíveis.
“Uma combinação de métodos de aprendizado de máquina ea química quântica hoje dá resultados muito interessantes. Essas interações interdisciplinares de físicos, químicos, biólogos e programadores levam ao enriquecimento de abordagens clássicas e soluções híbridas tão interessantes como o nosso caso do uso do QBoard para desenvolver a rede FermiNet”, disse Alexey Fedorov, chefe do grupo de pesquisa Quantum Information Technologies no Centro Quântico Russo.
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