Inteligența artificială rezolvă ecuația Schrödinger, o problemă fundamentală în chimia cuantică

Oamenii de știință de la Freie Universität Berlin dezvoltă o metodă de învățare aprofundată pentru a rezolva o problemă fundamentală în chimia cuantică.

O echipă de oameni de știință de la Freie Universität Berlin a dezvoltat o metodă de inteligență artificială (AI) pentru calcularea stării fundamentale a ecuației Schrödinger în chimia cuantică. Scopul chimiei cuantice este de a prezice proprietățile chimice și fizice ale moleculelor bazate exclusiv pe dispunerea atomilor lor în spațiu, evitând necesitatea experimentelor de laborator care necesită multe resurse și timp. În principiu, acest lucru poate fi realizat prin rezolvarea ecuației Schrödinger, dar în practică acest lucru este extrem de dificil.

Până în prezent, a fost imposibil să găsim o soluție precisă pentru molecule arbitrare care să poată fi calculate eficient. Dar echipa de la Freie Universität a dezvoltat o metodă de învățare aprofundată care poate realiza o combinație fără precedent de precizie și eficiența computațională. AI a transformat multe domenii tehnologice și științifice, de la viziunea computerizată la știința materialelor. „Credem că abordarea noastră poate avea un impact semnificativ asupra viitorului chimiei cuantice”, spune profesorul Frank Noé, care a condus eforturile echipei. Rezultatele au fost publicate în prestigioasa revistă Chimia naturală.

Funcția de undă este esențială atât pentru chimia cuantică, cât și pentru ecuația Schrödinger – un obiect matematic care specifică pe deplin comportamentul electronilor dintr-o moleculă. Funcția de undă este o unitate cu dimensiuni ridicate și, prin urmare, este extrem de dificil să surprindeți toate nuanțele care codifică modul în care electronii individuali se afectează reciproc. Multe metode de chimie cuantică renunță de fapt la exprimarea funcției de undă ca un întreg, mai degrabă decât să încerce doar să determine energia unei anumite molecule. Cu toate acestea, acest lucru necesită aproximări, limitând calitatea predictivă a unor astfel de metode.

Alte metode prezintă funcția de undă folosind un număr mare de blocuri matematice simple, dar astfel de metode sunt atât de complexe încât este imposibil să se aplice în practică mai mult decât o simplă mână de atomi. „Evadarea unui schimb comun între precizie și costul de calcul este cea mai mare realizare în chimia cuantică”, explică Dr. Jan Hermann de la Freie Universität Berlin, care a conceput principalele caracteristici ale metodei studiate. „De departe, cel mai popular mod extern de teorie este teoria densității funcționale, care este extrem de rentabilă. Credem că profunzimea Quantum Monte Carlo, abordarea pe care o propunem, poate fi aceeași, dacă nu chiar mai reușită. Oferă o precizie fără precedent la un cost de calcul, dar acceptabil. “

Rețeaua neuronală profundă proiectată de echipa profesorului Noé este o nouă modalitate de a reprezenta funcțiile undelor de electroni. „În loc de abordarea standard a compunerii funcției de undă din componente matematice relativ simple, am creat o rețea neuronală artificială capabilă să învețe modele complexe ale modului în care electronii sunt localizați în jurul nucleelor”, explică Noé. „O caracteristică specială a funcțiilor undelor electronice este antisimetria lor. Când se schimbă doi electroni, funcția de undă trebuie să-și schimbe semnul. „A trebuit să construim această proprietate în arhitectura rețelei neuronale pentru acces la muncă”, adaugă Hermann.

În plus față de principiul de excludere al lui Pauli, funcțiile de undă electronică au și alte proprietăți fizice de bază, iar o mare parte din succesul inovator al lui PauliNet este că integrează aceste proprietăți în rețeaua neuronală profundă, mai degrabă decât să permită învățarea profundă să le înțeleagă singure. observarea datelor. „Construirea fizicii de bază la AI este esențială pentru capacitatea sa de a face predicții semnificative pe teren”, spune Noé. „Aici oamenii de știință pot aduce o contribuție semnificativă la IA și tocmai la ce se concentrează grupul meu”.

Există încă multe provocări de depășit înainte ca metoda Hermann și Noé să fie pregătită pentru aplicații industriale. „Aceasta este încă o cercetare de bază”, sunt de acord autorii, „dar este o nouă abordare a unei vechi probleme în științele moleculare și materiale și suntem încântați de oportunitățile pe care le deschide”.

Referință: „Soluția rețelei neuronale profunde a ecuației electronice Schrödinger” de Jan Hermann, Zeno Schätzle și Frank Noé, 23 septembrie 2020, Chimia naturală.
DOI: 10.1038 / s41557-020-0544-y

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Mișcări ale electronilor de ceas în interiorul unui atom: viteza obturatorului de o milionime dintr-o miliardime de secundă

Reprezentarea artistică a experimentului. Întârzierea inerentă între emisia celor două tipuri de electroni duce la o elipsă caracteristică în datele analizate. În...

Materialul nou poate proteja mai bine soldații, sportivii și șoferii de șoc, impact și explozii

Soldații, sportivii și șoferii pot face viața mai sigură datorită unui nou proces care ar putea duce la o protecție mai eficientă și reutilizabilă...

A fost găsit cel mai vechi loc de înmormântare uman din Africa – un copil a fost îngropat în urmă cu 78.000 de ani

Vedere generală a zonei peșterii Panga ya Saidi. Observați săparea șanțului unde a fost deschisă înmormântarea. Credit: Muhammad Javad Shoaee Descoperirea celui mai...

Se preconizează că speciile non-native vor crește cu 36% în întreaga lume până în 2050

Gâscă egipteană (Alopochen aegyptiaca) originară din Africa și stabilită acum în Europa Centrală și de Vest. Credit: profesorul Tim Blackburn, UCL Se preconizează că...

Visele noastre pot fi ciudate

Această ilustrație reflectă supra-ipoteza creierului, care susține că calitatea redusă și halucinantă a viselor nu este o greșeală, ci o trăsătură particulară, deoarece ajută...

Newsletter

Subscribe to stay updated.