Ученые смогли точно реконструировать квантово-механические свойства взаимодействия между частицами с помощью нейронной сети и фиктивных электронов.
Физики из Центра вычислительной квантовой физики Института Флэтайрона научили нейросеть моделировать квантовую запутанность системы. Чтобы упростить вычисления и добиться высокой точности, они добавили в свои расчеты дополнительные «призрачные» электроны.
Прогнозирование свойств молекулы или материала требует расчета коллективного поведения его электронов. Проблема в том, что электроны могут стать «квантово-механически» запутанными друг с другом, а это означает, что с ними больше нельзя обращаться по отдельности, объясняют авторы работы. Запутанная паутина соединений становится невероятно сложной даже для самых мощных компьютеров, чтобы распутать их напрямую для любой системы, состоящей из более чем горстки частиц.
Чтобы преодолеть это ограничение, ученые используют нейронную сеть, которая моделирует поведение дополнительных «призрачных» электронов. Это частицы, которых на самом деле нет, но которыми ИИ заменяет квантовые взаимодействия. Нейросеть корректирует поведение этих частиц до тех пор, пока не находит точное решение, которое будет полностью соответствовать реальным наблюдениям. Тем самым она воссоздает эффекты запутанности без сопутствующих вычислительных препятствий.
Вы можете обращаться с электронами так, как будто они не разговаривают друг с другом, как будто они не взаимодействуют друг с другом. Дополнительные частицы, которые мы добавляем, опосредуют взаимодействия между реальными частицами, которые живут в реальной физической системе, которую мы пытаемся описать.
Хавьер Робледо Морено, исследователь из Нью-Йоркского университета, соавтор работы
В своей статье ученые продемонстрировали эффективность метода для моделирования волновых функций «запутанных» электронов для простых систем, которые можно рассчитать другими методами. Результаты моделирования квантовой запутанности полностью совпали с альтернативными расчетами.
Исследователи полагают, что новый метод позволит предсказывать свойства материала или молекулы без необходимости синтезировать и тестировать их в лаборатории. Например, можно будет протестировать множество различных молекул на наличие желаемого фармацевтического свойства всего несколькими щелчками мыши.
Читать далее:
Скоро на Землю обрушится солнечная буря: материал летит со скоростью 800 км/с
Ученые сняли на видео странное существо с щупальцами, которое приняли за цветок
Россия покидает МКС: что теперь будет и почему обслуживание станции под угрозой