Ученые забросили нейронные сети для симуляции молекулярного движения

Москва, 11:28, 03 Июл 2019, редакция FTimes.ru, автор Евгения Ковалева.

Исследователи из Национальной лаборатории Лос-Аламоса, Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Университета Флориды показали, что искусственные нейронные сети можно натренировать на кодирование квантовых механических законов, описывающих движение молекул.

Система способна ускорить симуляции во многих отраслях, сообщает phys.org. Результаты исследования представлены в Nature Communications.

«Теперь мы можем моделировать материалы и молекулярную динамику в миллиарды раз быстрее, в сравнении со стандартными квантовыми методами, сохраняя уровень точности», — сказал Джастин Смит из Лос-Аламоса.

Новая техника, названная потенциал ANI-1ccx, способна расширить возможности специалистов во многих сферах и повысить точность машинного обучения в исследованиях металлических сплавов и детонационной физики.

Алгоритмы квантовой механики, используемые классическими компьютерами, могут точно описать движение вещества в рабочих условиях. Но их сложно масштабировать под разные размеры молекул. Даже небольшое увеличение значительно повышает вычислительную нагрузку. Из-за этого исследователи часто используют эмпирическую информацию, описывающую движение атомов по ньютоновским законам. Такой подход требует компромисса между точностью и переводимостью. Когда многие параметры настроены на одно вещество, результаты искажаются для других.

Здесь исследователи разработали алгоритм машинного обучения, называемый переносом обучения. Он позволил построить эмпирические потенциалы из данных, собранных о миллионах веществ.