Искусственный интеллект теперь дал нам возможность заглянуть в квантовую вселенную и ее странное поведение. Группа исследователей из Принстонского университета применила искусственный интеллект, чтобы точно смоделировать начальные этапы образования льда. Что примечательно, так это то, что этот уровень точности считался недостижимым из-за количества вычислительной мощности, необходимой для обработки всех переменных.
Благодаря исследователям, использующим глубокие нейронные сети, они смогли дать нам представление о том, что происходит в нашей Вселенной в мельчайших масштабах. Использование ИИ было связано с тем, что глубокие нейронные сети позволили исследователям отслеживать активность сотен тысяч атомов в течение периода времени, который был в сотни раз дольше, чем предыдущие исследования. Хотя на самом деле измерения идут в долях секунд.
Статья опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. Как вы понимаете, исследователи были в восторге от такого прорыва. Роберто Кар, профессор химии, один из пионеров подхода к моделированию молекулярного поведения на основе лежащих в основе квантовых законов более 35 лет назад, заявил: В каком-то смысле это похоже на осуществление мечты… Тогда мы надеялись, что в конце концов , мы могли бы изучать системы, подобные этой, но это было бы невозможно без дальнейшего концептуального развития, и это развитие происходило в совершенно другой области, в области искусственного интеллекта и науки о данных.
Афанассиос Панайотопулос, профессор химической и биологической инженерии Сьюзан Дод Браун и соавтор исследования, также заявил: «Методология глубокого потенциала, используемая в нашем исследовании, поможет реализовать обещание молекулярной динамики ab initio для получения ценных предсказаний сложных явлений. таких как химические реакции и разработка новых материалов».
То, что было достигнуто, узнав, как формы льда окажут влияние на многие области, помимо химии. Например, этот новый подход позволит улучшить предсказание погоды, моделирование климата и даже методы обработки пищевых продуктов, такие как мгновенное замораживание. Декан Принстона по исследованиям Пабло Дебенедетти рассказал об использовании этого нового метода: «Зародышеобразование льда — одна из основных неизвестных величин в моделях прогнозирования погоды… Это довольно значительный шаг вперед, потому что мы видим очень хорошее согласие с экспериментами. Мы смогли смоделировать очень большие системы, что ранее было немыслимо для квантовых вычислений».
Благодаря использованию искусственного интеллекта командой они потенциально открыли модели точности, которые могут не только улучшить отслеживание и прогнозирование климата, но и повысить продовольственную безопасность в будущем.
Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг. Вы также можете пройти обучение по науке о данных по запросу, где бы вы ни находились, с нашей платформой Ai+ Training. Подпишитесь также на нашу быстрорастущую публикацию на Medium, ODSC Journal, и узнайте, как стать писателем.
