Российские и американские физики адаптировали методы машинного обучения для ускорения расчетов квантовых систем при взаимодействии с частицами света или в химических реакциях. Разработка ускорит моделирование и создание новых материалов.
«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», — приводит слова профессора МИЭМ НИУ ВШЭ Андреяй Васенко пресс-служба вуза.
Химики и биологи используют квантовую химию для предсказания поведения молекул, однако эти расчеты требуют огромных затрат времени и ресурсов, так как сложность растет экспоненциально с добавлением новых атомов и электронов.
В последние годы ученые решают эти проблемы с помощью квантовых компьютеров и нейросетей, определяющих взаимодействие атомов в молекулах. Российские и американские исследователи адаптировали нейросети для молекулярной динамики – особой категории квантово-химических расчетов, изучающих движение атомов и электронов со временем.
Созданная учеными система — набор из нескольких алгоритмов, обученных на точных квантово-химических расчетах. Часть из них рассчитывают силовые поля, свойства электронов и межатомные взаимодействия для небольшого числа частиц, а другие экстраполируют эти данные и просчитывают поведение всей системы.
Для проверки работы этого подхода ученые просчитали взаимодействие частиц света с электронами в дисульфиде молибдена (MoS2) — перспективном двумерном материале для солнечных батарей и оптоэлектронных устройств. Расчеты подтвердили высокое качество работы нейросетей и помогли уточнить влияние числа и расположения дефектов в атомной решетке на оптоэлектронные свойства MoS2.
Напомним, 21 февраля на Форуме будущих технологий президент России Владимир Путин сказал, что Россия должна стать лидером в химической промышленности и разработке новых материалов, это позволит выпускать продукцию высоких стандартов на глобальные рынки.