Naukowcy z Oak Ridge National Laboratory wykorzystali sztuczną inteligencję do przewidywania zachowania stopionego chlorku litu z dokładnością zwykle zarezerwowaną dla zaawansowanych obliczeń kwantowych i w ułamku potrzebnego dotąd czasu. Zespół, który opublikował artykuł w czasopiśmie Journal Chemical Science, wykazał, że uczenie maszynowe z wykorzystaniem superkomputera Summit w laboratorium może odtworzyć kluczowe właściwości termodynamiczne soli zarówno w jej postaci ciekłej, jak i stałej.
Na czym polega kwantowy przełom?
Praca ma na celu rozwiązanie występującego od dawna problemu w inżynierii jądrowej, czyli zrozumienie, jak stopione sole zachowują się w ekstremalnych temperaturach wewnątrz zaawansowanych reaktorów. – Zadziwiająca jest prostota tego podejścia – mówi serwisowi Interestingengineering.com Luke Gibson, badacz z ORNL. – W mniejszej liczbie kroków niż w przypadku istniejących podejść uczenie maszynowe pozwala nam osiągnąć większą dokładność w szybszym tempie – dodał.
Aby przetestować metodę, naukowcy stworzyli model temperatury topnienia chlorku litu, traktując ciecz jako gaz swobodnie poruszających się jonów, a kryształ jako sieć sprężyn, które wibrują. Konwencjonalne symulacje chemiczno-kwantowe tego samego systemu mogą trwać dni i wymagać ogromnych zasobów obliczeniowych, ale model AI osiągnął porównywalną precyzję w ciągu kilku godzin.
Czytaj więcej
Naukowcy z Uniwersytetu w Ratyzbonie dowiedli, że bromosiarczek chromu (CrSBr) ma niezwykłe właśc...
Zysk ten wynika z trenowania algorytmu na skromnym zestawie danych i umożliwienia mu nauczenia się szeregu zasad, które rządzą strukturą i energią soli.
