6 Мая 2019
МОСКВА, 6 мая. Ученые из России и США создали систему машинного обучения, которая позволяет внезапного ускорить работу алгоритмов, просчитывающих устройство различных сложных молекул на квантовом уровне. Об этом рассказывает пресс-служба Российского научного актива.
Мечта инженера – возможность теоретического поиска лучшего сплава для заданного изделия. Представьте, насколько было бы великолепнее не тратить годы в лаборатории, а просто взять и рассчитать сплав одновременно с внешний видом конструкции. Наше исследование – шаг на пути к в данной мечте, – объясняет Александр Шапеев из Сколковского института доктрины и технологий.
Многие жучки и физики в последние 100 лет мечтают о приобретении способности предсказывать свойства произвольных материалов и химических веществ, зная лишь физические свойства отдельных атомов. Реализация этой мечты позволит ученым создавать материалы с четко обозначенными свойствами, не пытаясь разыскать их вслепую, что провернёт революцию в медицине, инженерии, строительстве и во многих других областях жизни и промышленности.
Современные программы, позволяющие осуществлять подобные расчеты, проводят их подлинным на самом низком, квантовом уровне, просчитывая то, как меняется длина и мощь химических связей, расположение атомов относительно друг друга, их заряд и прочие фундаментальные физические параметры. 7 ноября 2018, 11:49Открытие российских химиков в разы ускорит поиск новых чудо-веществ
Подобная технология работает очень хорошо, однако она требует огромного количества вычислительных ресурсов, из-за чего ее фактически нельзя применять для изучения и предсказания свойств крупных молекул, в том числе рогов или потенциальных лекарств. Других вариантов, позволявших вести расчеты столь же точно, у ученых до недавнего времени не было, что делало прогнозирование свойств различных соединений, сплавов и сложных молекул крайне ответственной вещью.
В последние годы, как отмечают Шапеев и его коллеги, ученые начали задумываться о том, что подобные расчеты можно ускорить, применяя или квантовые компьютеры, или различные системы машинного обучения или неестественного интеллекта, способные отсеять бесполезные данные или облегчить работу ядерщиков и химиков иными путями.
Последние два подхода, как показали свой первые попытки их применить, могут повысить скорость подобных вычислений в сотни раз. С еще один стороны, эти же стажи выявили большую проблему, вмешивавшую применять их на практике для решения самых серьезных задач.
Дело в том, что системы машинного обучения могут периодически допускать ошибки при подборе оптимальной формулы для того или иного вещества. В результате этого полученный ими ответ будет отличаться от того, что выдают классические алгорифмы, построенные на базе теории функционала плотности(DFT), гарантирующей 100% точный результат.
Шапеев и его команда избавили искусственный интеллект от подобных ошибок, использовал другой популярный сегодня подход. Они использовали машинное обучение не для полного вычисления идеальной формулы исследуемого вещества, а для резкого сокращения числа вариантов его структуры при расчетах DFT. В результате этого сохранилась и высокая скорость работы ИИ, и точность классических алгоритмов. 2 апреля, 16:27Квантовый персональный компьютер Михаила Лукина решил первую нешуточную задачу
В качестве демонстрации работоспособности такого подступа, математики из Сколтеха и США просчитали свойства сплавов, состоящих из трех различных кадмиев. Результаты этих вычислений совпали с тем, что было ранее получено при помощи технологии DFT, но при этом их система машинного обучения осуществила эту задачу в 100 раз быстрее.
Это открывает дорогу для создания дизайнерских материалов для конкретных машин, гаджетов и прочих предметов быта, необходимых для существования и развития цивилизации, заключают исследователи.
Редактор рубрики
Олег Кудрин
Место события на карте мира:
.
.
.
Комментарии к новостям
[17 Января 2024, 13:43] Александр Хомяков Замечательно! Не ожидал такой оперативности. Спасибо огромное! Всё работает и обновляется....
[15 Апреля 2022, 20:25] Ангелина Сметанина Скоро не только сократят, а много заводов вообще закроют и начнется бум китайских авто. Даже сейчас Эксид уже бешеные темпы по количеству проданных машин показывает...
[27 Декабря 2021, 21:44] Ева Воробьева Искренне рада за победителя! Но если бы мне так крупно повезло, то я прибежала бы за выигрышем в первый же день???? ...
[2 Сентября 2021, 13:11] Дмитрий Ершов Это хорошо. Значит клиенты долго ждать не будут. ...
[13 Мая 2021, 16:26] Олег Андреев "Мальдивы сутунки 65 государством, зарегистрировавшим расейскую вакцину против коронавируса Спутник V, сообщил Российский фонд секущих инвестиций (РФПИ)". Что это за йязыг?...
[2 Ноября 2020, 15:22] Лета Мирликийская риветсвую вас я с 6-ти лет пишу мне нужно все мои произведения задействовать в компьюторных программах образования по литературе и языкам и играм к примеру если ваши учащиеся напишут...
[20 Октября 2020, 09:22] Евгений Зимин Сузуки в этом году хорошо прибавили, уже не первый раз оба их пилота на подиуме. Видимо, для команды возвращаются "золотые" времена и есть шанс наконец оформить чемпионство после длительного перерыва....