Учёные создали систему искусственного интеллекта DM21, которая может просчитывать поведение материи на квантовом уровне. Разработчики планируют полностью опубликовать её исходный код. Результаты исследования опубликовал научный журнал Science.
«Наше исследование стало большим шагом вперёд в изучении взаимодействий электронов, формирующих связи в молекулах. Для ещё большего ускорения прогресса в этой области физики и результаты наших расчётов, и исходный код нейросети DM21 будут полностью открытыми для публики», — рассказал один из авторов работы, научный сотрудник компании Deepmind Джеймс Киркпатрик.
Научная команда Deepmind уже много лет лидирует в разработке систем искусственного интеллекта. За последние пять лет им удалось создать нейросети, способные играть на гроссмейстерском уровне в различные компьютерные и настольные игры. Недавно ученые приспособили разработанную ими нейросеть AlphaFold2 для решения гораздо более сложной задачи, определения трёхмерной формы белков, а также они создали совместно с математиками ещё одну нейросеть, способную искать доказательства к теоремам.
Параллельно специалисты Deepmind работали над решением одной из самых сложных задач в квантовой физике, которая касается просчёта взаимодействий между электронами в различных сложных молекулах. Существующие подходы позволяют просчитывать поведение лишь самых простых веществ, так как сложность этих вычислений растёт экспоненциальным образом с добавлением каждого нового электрона.
Физики обнаружили, что эти расчёты можно резко ускорить при помощи нейросети, способной оценивать примерную плотность электронов в той или иной области молекулы, а также вычислять силу взаимодействий между ними. Для этого учёные просчитали квантовую структуру большого числа разных молекул и использовали эти данные для обучения нейросети DM21.
Как выяснили учёные, данную систему искусственного интеллекта можно научить распознавать характерные особенности в структуре просчитываемых молекул и использовать эти сведения для минимизации погрешностей при определении плотности и других свойств её электронов. Это резко ускорило вычисления, а также повысило точность подобных расчётов.
В частности, DM21 превзошла в точности все остальные существующие подходы для ведения квантовых расчётов при вычислении энергии связей в молекулах, состоящих из элементов главных подгрупп периодической таблицы Менделеева. В дополнение к этому нейросеть точно просчитала, как ведут себя электроны в азотистых основаниях ДНК и некоторых других сложных органических молекулах.
Как надеются Киркпатрик и его коллеги, публикация исходного кода данной нейросети и её последующее совершенствование всем научным сообществом позволит химикам и физикам быстро просчитывать внутреннее устройство и поведение самых разных типов молекул, в том числе и тех, которые ещё не были созданы на практике.