12:59 2024-03-07 science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu

_ Oamenii de știință dezvoltă o nouă metodă de învățare automată pentru modelarea reacțiilor chimice

_ Oamenii de știință dezvoltă o nouă mașină metodă de învățare pentru modelarea reacțiilor chimice

Cercetătorii de la Universitatea Carnegie Mellon și Laboratorul Național Los Alamos au folosit învățarea automată pentru a crea un model care poate simula procesele reactive într-un set divers de materiale și condiții organice.

„Este un instrument care poate fi folosit pentru a investiga mai multe reacții în acest domeniu”, a spus Shuhao Zhang, un student absolvent la Departamentul de Chimie al Universității Carnegie Mellon. „Putem oferi o simulare completă a mecanismelor de reacție.”

Zhang este primul autor al lucrării care explică crearea și rezultatele acestui nou model de învățare automată intitulat „Exploring the Frontiers of Chemistry with a General”. Reactive Machine Learning Potential”, publicat în Nature Chemistry.

Deși cercetătorii au simulat reacții înainte, metodele anterioare au avut mai multe probleme. Modelele de câmp de forță reactivă sunt relativ comune, dar de obicei necesită antrenament pentru anumite tipuri de reacție. Modelele tradiționale care utilizează mecanica cuantică, în care reacțiile chimice sunt simulate pe baza fizicii de bază, pot fi aplicate oricăror materiale și molecule, dar aceste modele necesită utilizarea supercalculatoarelor.

Acest nou potențial interatomic general de învățare automată ( ANI-1xnr), poate efectua simulări pentru materiale arbitrare care conțin elementele carbon, hidrogen, azot și oxigen și necesită mult mai puțină putere de calcul și timp decât modelele tradiționale de mecanică cuantică. Potrivit lui Olexandr Isayev, profesor asociat de chimie la Carnegie Mellon și șeful laboratorului în care a fost dezvoltat modelul, această descoperire se datorează dezvoltării învățării automate.

„Învățarea automată apare ca o abordare puternică pentru construiți diverse forme de potențial atomistic transferabil utilizând algoritmi de regresie. Scopul general al acestui proiect este de a dezvolta o metodă de învățare automată capabilă să prezică energia reacției și ratele proceselor chimice cu mare precizie, dar cu un cost de calcul foarte scăzut", a spus Isayev.

„Am arătat că acele modele de învățare automată pot fi antrenate la niveluri înalte ale teoriei mecanicii cuantice și pot prezice cu succes energiile și forțele cu precizie mecanică cuantică și o creștere a vitezei de până la 6-7 ordine. de magnitudine. Aceasta este o nouă paradigmă în simulările reactive.”

Cercetătorii au testat ANI-1xnr pe diferite probleme chimice, inclusiv prin compararea aditivilor de biocombustibil și urmărirea arderii metanului. Ei au recreat chiar și experimentul Miller, un experiment chimic faimos menit să demonstreze cum a apărut viața pe Pământ. Folosind acest experiment, ei au descoperit că modelul ANI-1xnr a produs rezultate precise în sistemele de fază condensată.

Zhang a spus că modelul ar putea fi utilizat pentru alte domenii ale chimiei cu pregătire suplimentară.

< „Am aflat că poate fi folosit pentru a simula procese biochimice, cum ar fi reacțiile enzimatice”, a spus Zhang. „Nu l-am proiectat pentru a fi utilizat în acest fel, dar după modificare poate fi folosit în acest scop.”

Pe viitor, echipa intenționează să perfecționeze ANI-1xnr și să îi permită lucrează cu mai multe elemente și în mai multe zone chimice și vor încerca să mărească amploarea reacțiilor pe care le poate procesa. Acest lucru i-ar putea permite să fie utilizat în mai multe domenii în care proiectarea de noi reacții chimice ar putea fi relevantă, cum ar fi descoperirea de medicamente.

Zhang și Isayev li s-au alăturat Małgorzata Z. Makoś, Ryan B. Jadrich, Elfi Kraka, Kipton Barros, Benjamin T. Nebgen, Sergei Tretiak, Nicholas Lubbers, Richard A. Messerly și Justin S. Smith în acest studiu.

(Fluierul)

Inapoi