Công nghệ [ Đăng ngày (25/12/2020) ]
AI giúp giải quyết phương trình của Schrödinger
Một nhóm nghiên cứu tại trường đại học Freie Berlin đã phát triển một phương pháp trí tuệ nhân tạo (AI) để tính toán trạng thái nền tảng của phương trình Schrödinger trong hóa lượng tử.

Ảnh minh họa

Mục tiêu của hóa lượng tử là dự đoán các tính chất hóa học và vật lý của các phân tử chỉ dựa trên sắp xếp của các nguyên tử của chúng trong không gian, tránh sự cần thiết của việc tiến hành các thí nghiệm đòi hỏi tốn kém về nguồn lực và mất nhiều thời gian.

Về nguyên lý, điều này có thể đạt được khi giải quyết được phương trình Schrödinger, tuy nhiên trên thực tế rất khó thực hiện.

Cho đến hiện nay, dường như không thể tìm ra được một giải pháp chính xác đến các phân tử tùy ý để tính toán một cách hiệu quả. Tuy vậy, nhóm nghien cứu tại đại học Freie đã phát triển một phương pháp học sâu có thể đạt được một kết hợp chưa có tiền lệ đem lại sự chính xác và hiệu quả tính toán. AI đã tạo ra nhiều chuyển đổi trong nhiều lĩnh vực khoa học và công nghệ, từ thị giác máy tính đến khoa học vật liệu. “Chúng tôi tin rằng cách tiếp cận của chúng tôi có thể tác động một cách đáng kể đến tương lai của hóa lượng tử”, giáo sư Frank Noé, người dẫn dắt nhóm nghiên cứu thực hiện công trình này, cho biết.

Kết quả nghiên cứu đã được xuất bản trên Nature Chemistry “Deep-neural-network solution of the electronic Schrödinger equation”.

Trung tâm của cả hóa lượng tử và phương trình Schrödinger là hàm sóng – một chủ đề toán học chỉ định rõ hành xử của các electron trong một phân tử. Hàm sóng là một thực thể nhiều chiều và do đó vô cùng khó để bắt được tất cả các sắc thái được mã hóa cách các đơn electron ảnh hưởng lẫn nhau. Nhiều phương pháp hóa lượng tử trên thực tế đem lại biểu hiện hàm sóng một cách đầy đủ, thay vì chỉ xác định năng lượng của một phân tử cho trước. Dẫu sao điều này đòi hỏi những xấp xỉ, giới hạn chất lượng dự đoán của nhiều phương pháp.

Những phương pháp khác thể hiện hàm sóng với việc sử dụng một số lượng rất lớn của các khối toán học cơ bản và đơn giản nhưng nhiều phương pháp lại quá phức tạp nên không thể đặt chúng vào thực tế để tính một số nguyên tử. “Thoát khỏi việc đáng đổi thông thường giữa độ chính xác và chi phí tính toán là thanh công cao nhất mà hóa lượng tử đạt được”, tiến sĩ Jan Hermann của trường đại học Freie Berlin và là người thiết kế các đặc điểm chính của phương pháp này trong nghiên cứu, giải thích. “Chỉ có ngoại lệ duy nhất là lý thuyết phiếm hàm mật độ hiệu quả về chi phí. Chúng tôi tin là 'Monte Carlo lượng tử’, cách tiếp cận mà chúng tôi đề xuất, có thể đạt hiệu quả tương đương, nếu không muốn nói là thành công hơn. Nó đưa ra độ chính xác chưa từng thấy với mức chi phí tính toán vẫn có thể chấp nhận được”.

Mạng lưới thần kinh sâu do nhóm của giáo sư Noé thiết kế là cách mới trong việc tái hiện những hàm sóng của các electron. “Thay vì cách tiếp cận tiêu chuẩn của việc tạo ra hàm sóng từ các hợp phần toán học liên quan, chúng tôi thiết kế một mạng thần kinh nhân tạo có năng lực học các mẫu hình phức hợp về cách các electron được xếp đặt quanh các hạt nhân”, Noé giải thích. “Một đặc điểm khác thường của những hàm sóng electron là sự bất đối xứng của chúng. Khi hai electron trao đổi dấu của chúng, hàm sóng cũng phải thay đổi dấu của chúng. Chúng tôi đã thiết lập tính chất này vào kiến trúc mạng thần kinh để cách tiếp cận này có thể triển khai được”, Hermann nói. Đặc tính này vốn được gọi là ‘nguyên lý ngoại trừ Pauli’, vì vậy các tác giả đã gọi phương pháp của mình là ‘PauliNet’.

Bên cạnh nguyên lý loại trừ Pauli, các hàm sóng electron cũng còn có các đặc tính vật lý cơ bản khác, và nhiều thành công mang tính đổi mới sáng tạo của PauliNet tích hợp các đặc tính đó vào mạng thần kinh sâu hơn là định hình sâu chúng bằng việc quan sát dữ liệu. “Xây dựng vật lý cơ bản trên nền tảng AI là có thể để tạo ra các dự đoán có ý nghĩa trong lĩnh vực này”, Noé nói. “Đây thực là nơi các nhà khoa học có thể đem lại một đóng góp đáng kể với AI, và chính xác đó là những gì nhóm nghiên cứu của tôi đang tập trung vào”.

Vẫn còn nhiều thách thức trước khi phương pháp của Hermann và Noé sẵn sàng áp dụng vào công nghiệp. “Đây vẫn là nghiên cứu cơ bản”, họ đồng ý với nhận định này” nhưng cách tiếp cận mới để giải quyết một vấn đề cũ trong phân tử và khoa học vật liệu thì chúng tôi rất phấn khích trước những khả năng có thể mở ra trước mắt”.

Tiasang (ntptuong)
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Công nghệ mới  
 
Một số biện pháp nâng cao chất lượng dạy học học phần “Cad trong kỹ thuật” theo dự án cho sinh viên ngành Công nghệ kỹ thuật ô tô, Trường Đại học Vinh
Trong xu hướng hội nhập và phát triển của nền giáo dục nói chung và của đào tạo bậc đại học nói riêng, việc liên tục đổi mới các phương pháp giảng dạy để mang lại hiệu quả tốt nhất là xu hướng tất yếu. Đối với chương trình đào tạo của bậc đại học, các học phần dạy học dự án là các học phần trọng điểm được chú ý đầu tư cả về đội ngũ giảng viên, chương trình đào tạo và cơ sở vật chất. Với mục đích hướng tới việc nâng cao chất lượng đào tạo và đa dạng hóa cách thức triển khai học phần dạy học dự án CAD trong kỹ thuật theo đặc thù của ngành đào tạo Công nghệ Kỹ thuật ô tô, bài báo đã đánh giá các nội dung của học phần và đưa ra một số biện pháp cụ thể nhằm thích nghi với tính chất đặc thù của lĩnh vực đào tạo Kỹ thuật ô tô và nâng cao chất lượng đào tạo, bao gồm: Nâng cao nhận thức cho giảng viên và sinh viên về dạy học dự án; Bồi dưỡng nâng cao năng lực cho giảng viên; Đa dạng hóa phương thức tổ chức dạy học; Đảm bảo các điều kiện hỗ trợ hoạt động giảng dạy.


 

Tiêu điểm

Bộ não bị lão hóa nhanh là do ảnh hưởng từ 64 gene
Ứng dụng di động hỗ trợ phục hồi chức năng liệt nửa người do đột quỵ
Đại học Harvard công bố 4 loại trái cây giúp hỗ trợ sống 'trường thọ' nên ăn thường xuyên
Can thiệp bào thai bằng Laser đốt thông nối mạch máu, giảm ối cứu sống thành công 2 trẻ song sinh cực non
Lần đầu tiên BV hữu nghị Việt Nam-Cuba Đồng Hới ứng dụng keo dán sinh học trong phẫu thuật mắt
Hội thảo “Thúc đẩy ứng dụng công nghệ thực tế ảo, thực tế ảo tăng cường phục vụ phát triển du lịch thành phố Cần Thơ và vùng đồng bằng sông Cửu Long” sắp diễn ra, với nhiều nội dung hấp dẫn đang chờ đón bạn!
Cần Thơ tham gia Triển lãm Quốc tế sản phẩm, máy móc, thiết bị nông nghiệp Việt Nam - Growtech Vietnam 2024
Sắp diễn ra Triển lãm Quốc tế sản phẩm, máy móc, thiết bị nông nghiệp Việt Nam - Growtech Vietnam 2024
Phát hiện cơn đau bằng AI
Máy tiêm laser cung cấp thuốc trực tiếp
Thiết bị AI Audiologist sàng lọc thính lực
Liệu pháp điều trị loét bàn chân do tiểu đường
Tai nghe laser mới có thể đánh giá nguy cơ đột quỵ
Sử dụng hình ảnh 3D để tái chế rác thải nhựa
Mô hình robot mới đưa ra giải pháp chọn và đặt chính xác trong ứng dụng tự động hóa

Video




© Copyright 2020 Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - Quận Ninh Kiều - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám Đốc Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này
-->