Yapay Zeka, Kuantum Kimyasında Temel Bir Sorun olan Schrödinger Denklemini Çözüyor

Freie Universität Berlin’deki bilim adamları, kuantum kimyasındaki temel bir sorunu çözmek için derin bir öğrenme yöntemi geliştiriyor.

Freie Universität Berlin’deki bir bilim insanı ekibi, kuantum kimyasında Schrödinger denkleminin temel durumunu hesaplamak için bir yapay zeka (AI) yöntemi geliştirdi. Kuantum kimyasının amacı, yalnızca atomlarının uzayda düzenlenmesine dayalı olarak moleküllerin kimyasal ve fiziksel özelliklerini tahmin etmek, kaynak yoğun ve zaman alan laboratuvar deneylerine olan ihtiyacı ortadan kaldırmaktır. Prensip olarak bu, Schrödinger denklemini çözerek elde edilebilir, ancak pratikte bu son derece zordur.

Şimdiye kadar, verimli bir şekilde hesaplanabilen rastgele moleküller için kesin bir çözüm bulmak imkansızdı. Ancak Freie Universität ekibi, daha önce benzeri görülmemiş bir kombinasyon elde edebilen derin bir öğrenme yöntemi geliştirdi. doğruluk ve hesaplama verimliliği. AI, bilgisayar vizyonundan malzeme bilimine kadar birçok teknolojik ve bilimsel alanı dönüştürdü. Ekip çalışmasını yöneten Profesör Frank Noé, “Yaklaşımımızın kuantum kimyasının geleceğini önemli ölçüde etkileyebileceğine inanıyoruz” diyor. Sonuçlar tanınmış dergide yayınlandı Doğa Kimyası.

Hem kuantum kimyasının hem de Schrödinger denkleminin merkezinde dalga fonksiyonu bulunur – bir moleküldeki elektronların davranışını tamamen belirleyen matematiksel bir nesne. Dalga fonksiyonu yüksek boyutlu bir varlıktır ve bu nedenle tek tek elektronların birbirini nasıl etkilediğini kodlayan tüm nüansları yakalamak son derece zordur. Kuantum kimyasının birçok yöntemi aslında dalga işlevini tamamen ifade etmekten vazgeçiyor, bunun yerine yalnızca belirli bir molekülün enerjisini belirlemeye çalışıyor. Ancak bu, bu tür yöntemlerin tahmin kalitesini sınırlandıran tahminlerin yapılmasını gerektirir.

Diğer yöntemler, çok sayıda basit matematiksel yapı taşlarının kullanımıyla dalga işlevini temsil eder, ancak bu tür yöntemler o kadar karmaşıktır ki, yalnızca bir avuç atomdan fazlası için uygulamaya konmaları imkansızdır. Çalışmadaki yöntemin temel özelliklerini tasarlayan Berlin Freie Universität Berlin’den Dr. Jan Hermann, “Doğruluk ve hesaplama maliyeti arasındaki olağan ödünleşimden kaçmak kuantum kimyasındaki en yüksek başarıdır” diyor. “Şimdiye kadar, bu türden en popüler aykırı son derece uygun maliyetli yoğunluk fonksiyonel teorisidir. Önerdiğimiz derin “Kuantum Monte Carlo” yaklaşımının daha başarılı olmasa da eşit derecede olabileceğine inanıyoruz. Yine de kabul edilebilir bir hesaplama maliyetiyle benzeri görülmemiş bir doğruluk sunuyor. ”

Profesör Noé’nin ekibi tarafından tasarlanan derin sinir ağı, elektronların dalga fonksiyonlarını temsil etmenin yeni bir yoludur. Noé, “Dalga fonksiyonunu nispeten basit matematiksel bileşenlerden oluşturmaya yönelik standart yaklaşım yerine, elektronların çekirdek çevresinde nasıl konumlandığına dair karmaşık kalıpları öğrenebilen yapay bir sinir ağı tasarladık” diye açıklıyor. “Elektronik dalga fonksiyonlarının kendine özgü bir özelliği antisimetrileridir. İki elektron değiş tokuş edildiğinde, dalga fonksiyonu işaretini değiştirmelidir. Yaklaşımın işe yaraması için bu özelliği sinir ağı mimarisine yerleştirmemiz gerekiyordu ”diye ekliyor Hermann. “Pauli’nin dışlama ilkesi” olarak bilinen bu özellik, yazarların yöntemlerini “PauliNet” olarak adlandırmasının nedenidir.

Pauli dışlama ilkesinin yanı sıra, elektronik dalga işlevleri başka temel fiziksel özelliklere de sahiptir ve PauliNet’in yenilikçi başarısının çoğu, derin öğrenmenin sadece verileri gözlemleyerek anlamasına izin vermek yerine, bu özellikleri derin sinir ağına entegre etmesidir. Noé, “Yapay zekaya temel fiziği inşa etmek, sahada anlamlı tahminlerde bulunma yeteneği için çok önemlidir” diyor. “Burası, bilim adamlarının yapay zekaya önemli bir katkıda bulunabileceği ve grubumun tam olarak odaklandığı yer.”

Hermann ve Noé’nin yönteminin endüstriyel uygulamaya hazır hale gelmesi için hala aşılması gereken birçok zorluk var. Yazarlar, “Bu hala temel bir araştırma,” diyor, “ancak moleküler ve malzeme bilimlerindeki çok eski bir soruna yeni bir yaklaşım ve açtığı olasılıklar bizi heyecanlandırıyor.”