ИИ и квантовый код: революция в химии и материаловедении будущего

Стартапы и венчурный капитал

Современные технологии искусственного интеллекта все глубже проникают в фундаментальные науки, предоставляя исследователям уникальные инструменты для решения самых сложных задач. Одним из последних значимых прорывов стало использование нейросетей для моделирования квантовых состояний молекул, что открывает новую главу в химии и материаловедении. В результате совместной работы ученых Имперского колледжа Лондона и исследователей Google DeepMind был разработан инновационный подход, который способен существенно повысить точность вычислений и предсказаний в области квантовой химии. Такая технология оказывает влияние на множество научных и промышленных направлений, включая создание новых материалов и более эффективных химических процессов. Когда химики и физики сталкиваются с необходимостью описать поведение молекул, одна из главных сложностей связана с адекватным отображением их «возбужденных состояний».

Это те состояния, к которым молекула переходит при поглощении энергии, например, света или тепла. В таких состояниях электроны в молекуле занимают временные конфигурации, которые оказываются невероятно трудными для точного моделирования, особенно из-за их квантовой природы. Все свойства молекул и материалов, включая их светопоглощение, излучение и реакционную способность, определяются именно этими энергетическими переходами. Точные вычисления по традиционным методикам требуют колоссальных ресурсов и дают неточные результаты, что сковывает развитие новых технологий. Применение глубокого машинного обучения на базе нейронных сетей для решения таких задач стало настоящим прорывом.

В исследовании, опубликованном недавно в журнале Science, команда во главе с доктором Дэвидом Пфау представила метод, основанный на нейросети под названием FermiNet. Эта архитектура оптимизирована для вычислений, связанных с фермионами — типом элементарных частиц, куда входят электроны. Принципиально новая модель способна представить квантовое состояние молекул как вероятностное распределение огромного количества возможных электронных конфигураций. Обычное представление сводится к невозможности охватить все возможные варианты из-за астрономического масштаба комбинаций, но FermiNet использует глубокое обучение, чтобы обойти это ограничение, эффективно обучаясь на основе фундаментальных физических законов. На практике эта технология доказала свою эффективность при работе с молекулой углеродного димера — довольно сложной системой для квантовой химии.

 

Точность расчетов по энергии возбуждения в данном случае улучшилась почти в пять раз по сравнению с традиционными «золотыми стандартами», достигнув ошибок всего в несколько миллиэлектронвольт. Это прорыв, который позволяет исследователям строить более надежные и детальные симуляции прежде, чем молодые материалы попадут в лабораторию. Такой подход не только экономит время и ресурсы, но и открывает двери к новым открытиям в синтезе веществ, энергетике, оптоэлектронике и биохимии. Эксперты отмечают, что уникальный «квантовый отпечаток» каждой молекулы — это ключевой элемент, влияющий на работу солнечных панелей, светодиодов, полупроводников и фотокатализаторов. Благодаря возможности точного моделирования переходных состояний в молекулах ученые смогут создавать материалы с заранее заданными характеристиками и улучшать эффективность существующих технологий.

 

Еще один важный аспект в этом исследовании — открытость результатов. Команда Google DeepMind и Имперского колледжа открыла исходный код модели, что позволяет всему научному сообществу использовать и развивать подход, стимулируя коллаборацию и ускоряя прогресс в области квантовой химии. Очень перспективна эта технология и для биологии, где процессы, связанные с поглощением света, играют важную роль в фотосинтезе и зрении. Теперь возможно точнее моделировать, как именно молекулы участвуют в ферментативных и фотохимических реакциях, что может привести к новым медицинским и биотехнологическим приложениям. Нельзя не отметить и общий тренд, который показывает, что нейросети все активнее используются для решения задач, где классические методы оказываются недостаточно эффективными.

 

В частности, в области физики и химии, где объем вычислений быстро становится неподъемным, искусственный интеллект выступает в роли мощного вспомогательного инструмента. В свете этих достижений складывается впечатление, что квантовая химия впервые получила универсальный «язык» для предсказаний с высокой точностью, что и можно считать открытием нового квантового кода. Это не просто очередной технологический этап, а фундаментальная модернизация способов познания природных процессов на микроскопическом уровне. В сочетании с развивающимися технологиями квантовых вычислений и большим объемом данных, полученных благодаря современным экспериментальным установкам, такие методы способны привести к коренному изменению подходов к исследованиям. Вызовы перед учеными все еще остаются, потому что молекулярные системы порой демонстрируют непредсказуемое поведение, а полное моделирование огромных биологических макромолекул и материалов – это пока задача будущего.