ИИ адаптировали для моделирования квантовых процессов

МОСКВА, 25 февраля. /ТАСС/. Российские и американские физики адаптировали методы машинного обучения для ускорения расчетов того, как ведут себя различные квантовые системы при взаимодействиях с частицами света или при участии в химических реакциях. Разработка ускорит моделирование и создание новых материалов, сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.

"Мы разработали новый подход к изучению движения зарядов в сложных системах, объединив точные вычисления, молекулярную динамику и машинное обучение. Этот метод поможет исследовать материалы, в которых электроны переносят энергию и информацию, что важно для электроники и энергетики. Важно, что этот метод не только ускоряет вычисления, но и помогает изучать реальные квантовые системы", - пояснил профессор МИЭМ НИУ ВШЭ Андрей Васенко, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Как отмечают ученые, сейчас химики и биологи используют методы квантовой химии для предсказания того, как будут вести себя те или иные молекулы. Проведение подобных расчетов требует огромного количества времени и вычислительных ресурсов, так как их сложность растет экспоненциальным образом с добавлением каждого нового атома и электрона, участвующего в химических реакциях.

В последние годы математики и физики пытаются обойти эти проблемы при помощи квантовых компьютеров и нейросетей, способных определять то, как будут взаимодействовать атомы в произвольно устроенных молекулах. Российские и американские исследователи адаптировали нейросети для решения задач молекулярной динамики - особой категории квантово-химических расчетов, в рамках которых ученые пытаются понять, как атомы и электроны будут двигаться со временем.

Созданная учеными система представляет собой набор из нескольких алгоритмов, обученных на результатах точных квантово-химических расчетов. Часть из них рассчитывает силовые поля, свойства электронов и межатомные взаимодействия, характерные для небольшого числа частиц, а другие экстраполируют эти данные и просчитывают, как ведет себя вся система в целом.

Для проверки работы этого подхода ученые просчитали при его помощи то, как частицы света взаимодействуют с электронами в дисульфиде молибдена (MoS2) - перспективном двумерном материале, который может использоваться при разработке солнечных батарей и оптоэлектронных устройств. Проведенные учеными расчеты подтвердили высокое качество работы нейросетей, а также помогли им уточнить, как на оптоэлектронные свойства MoS2 влияет число и пространственное расположение дефектов в его атомной решетке.