KI bewältigt eine der schwierigsten Herausforderungen in der Quantenchemie
Neue Forschungsarbeiten, die Neuronale Netze, eine Form der vom Gehirn inspirierten KI, nutzen, bieten eine Lösung für die schwierige Aufgabe, den Zustand von Molekülen zu modellieren. Die Forschung zeigt, wie die Technik helfen kann, grundlegende Gleichungen in komplexen molekularen Systemen zu lösen. Dies könnte in Zukunft zu praktischen Anwendungen führen und Forschern dabei helfen, Prototypen neuer Materialien und chemischer Synthesen mithilfe von Computersimulationen zu entwickeln, bevor sie versuchen, sie im Labor herzustellen. Die vom Imperial College London und Google DeepMind-Wissenschaftlern geleitete Studie wurde in Science veröffentlicht.
Erregte Moleküle
Das Team untersuchte das Problem, zu verstehen, wie Moleküle in und aus "angeregten Zuständen" übergehen. Wenn Moleküle und Materialien durch eine große Energiemenge angeregt werden, z. B. durch Licht oder hohe Temperaturen, können ihre Elektronen in eine vorübergehende neue Konfiguration gebracht werden, die als angeregter Zustand bezeichnet wird.
Die genaue Menge an Energie, die beim Übergang der Moleküle zwischen den Zuständen absorbiert und freigesetzt wird, erzeugt einen einzigartigen Fingerabdruck für verschiedene Moleküle und Materialien. Dies wirkt sich auf die Leistung von Technologien aus, die von Solarzellen und LEDs bis hin zu Halbleitern und Photokatalysatoren reichen. Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei biologischen Prozessen, bei denen Licht eine Rolle spielt, z. B. bei der Photosynthese und beim Sehen.
Dieser Fingerabdruck ist jedoch äußerst schwierig zu modellieren, da die angeregten Elektronen Quantencharakter haben, d. h. ihre Positionen innerhalb der Moleküle sind nie sicher und können nur als Wahrscheinlichkeiten ausgedrückt werden.
Der leitende Forscher Dr. David Pfau von Google DeepMind und dem Department of Physics am Imperial College sagte: "Die Darstellung des Zustands eines Quantensystems ist eine große Herausforderung. Jeder möglichen Konfiguration von Elektronenpositionen muss eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen werden.
"Der Raum aller möglichen Konfigurationen ist riesig - wenn man versuchen würde, ihn als Gitter mit 100 Punkten entlang jeder Dimension darzustellen, dann wäre die Anzahl der möglichen Elektronenkonfigurationen für das Siliziumatom größer als die Anzahl der Atome im Universum. Genau an dieser Stelle dachten wir, dass tiefe neuronale Netze helfen könnten.
Neuronale Netze
Die Forscher entwickelten einen neuen mathematischen Ansatz und setzten ihn mit einem neuronalen Netzwerk namens FermiNet (Fermionic Neural Network) ein, das als erstes Beispiel dafür diente, dass tiefes Lernen eingesetzt wurde, um die Energie von Atomen und Molekülen auf der Grundlage grundlegender Prinzipien so genau zu berechnen, dass sie nützlich war.
Das Team testete seinen Ansatz mit einer Reihe von Beispielen - mit vielversprechenden Ergebnissen. Bei einem kleinen, aber komplexen Molekül, dem Kohlenstoffdimer, erreichten sie einen mittleren absoluten Fehler (MAE) von 4 meV (Millielektronenvolt - ein winziges Maß für die Energie), was fünfmal näher an den experimentellen Ergebnissen liegt als frühere Goldstandardmethoden, die 20 meV erreichen.
Dr. Pfau sagte: "Wir haben unsere Methode an einigen der anspruchsvollsten Systeme in der Computerchemie getestet, bei denen zwei Elektronen gleichzeitig angeregt werden, und festgestellt, dass wir nur etwa 0,1 eV von den anspruchsvollsten, komplexesten Berechnungen entfernt sind, die bisher durchgeführt wurden.
"Heute stellen wir unsere neueste Arbeit als Open Source zur Verfügung und hoffen, dass die Forschergemeinschaft auf unseren Methoden aufbauen wird, um die unerwarteten Wechselwirkungen zwischen Materie und Licht zu erforschen.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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