Новое исследование с использованием нейронных сетей предлагает решение сложной задачи моделирования состояний молекул. Рассказываем о нем подробнее.
Новое исследование ученых Имперского колледжа Лондона и Google DeepMind показывает, как формы искусственного интеллекта, созданного на основе работы мозга, способны решить фундаментальные уравнения в сложных молекулярных системах. Это поможет исследователям прототипировать новые материалы и химические синтезы с помощью компьютерного моделирования перед созданием их в лаборатории, пишет Phys.org.
Команда исследовала то, как молекулы переходят в возбужденные состояния и из них. Когда молекулы и материалы стимулируются большим количеством энергии, например, подвергаются воздействию света или высоких температур, их электроны могут быть переведены во временную новую конфигурацию, известную как возбужденное состояние.
Точное количество энергии, поглощаемой и высвобождаемой при переходе молекул между состояниями, создает уникальный отпечаток для различных молекул и материалов. Он влияет на производительность технологий, начиная от солнечных панелей и светодиодов и заканчивая полупроводниками и фотокатализаторами. Это отпечаток также играет важную роль в биологических процессах, связанных со светом, включая фотосинтез и зрение.
Однако уникальный отпечаток чрезвычайно сложно смоделировать, поскольку возбужденные электроны имеют квантовую природу, то есть их положение внутри молекул никогда не является определенным и может быть выражено только как вероятности.
