Прорыв в молекулярной динамике: искусственный интеллект открыл путь к новым квантовым материалам

Российские и американские физики нашли способ адаптировать методы машинного обучения для прогнозирования взаимодействий квантовых частиц, что позволит сократить время расчетов и повысить их точность, сообщает пресс-служба НИУ ВШЭ.
Новый подход к расчетам

"Мы разработали метод, который объединяет точные вычисления, молекулярную динамику и машинное обучение. Это поможет изучать поведение материалов, в которых электроны переносят энергию и информацию, что особенно важно для электроники и энергетики. Новый алгоритм не только ускоряет расчеты, но и делает их точнее", — поясняет профессор МИЭМ НИУ ВШЭ Андрей Васенко.
Проблема квантовой химии
Сегодня химики и биологи используют квантовые вычисления для предсказания поведения молекул, но этот процесс требует колоссальных вычислительных мощностей. Сложность расчетов возрастает экспоненциально с увеличением количества атомов и электронов в системе. Поэтому учёные ищут альтернативные методы, которые позволят проводить моделирование быстрее.