fbpx

Veštačka inteligencija puca Schrodingerovu jednačinu

Veštačka inteligencija

Cilj kvantne hemije je da predvidi hemijske i fizičke molekularne osobine na osnovu položaja njihovih atoma u svemiru i izbegavanje laboratorijskih eksperimenata koji zahtevaju značajne resurse i vreme. Generalno se to može postići rešavanjem Schrodingerove jednačine, ali u praksi je to teško postići.

Nedavno se veštačka inteligencija (AI) koristi za rešavanje Schrodingerove jednačine u kvantnoj hemiji. Tim naučnika sa Freie Universität Berlin razvio je sredstvo za izračunavanje osnovnog stanja jednačine sa veštačkom inteligencijom (AI), prema nedavnim rezultatima studije objavljenim u časopisu Nature Chemistry. Metoda dubokog učenja koju su razvili nemački istraživači sposobna je da postigne kombinaciju računarske efikasnosti i tačnosti bez presedana, navodi se u izveštaju.

AI je transformisao mnoga tehnološka i naučna područja, od računarske grafike do nauke o materijalima. „Verujemo da naš pristup može značajno uticati na budućnost kvantne hemije“, kaže profesor Frank Noe, koji je vodio timski rad. Ovu duboku neuronsku mrežu tim je dizajnirao kao novi način predstavljanja talasnih funkcija elektrona.

„Umesto standardnog pristupa komponovanju talasne funkcije iz relativno jednostavnih matematičkih komponenti, dizajnirali smo veštačku neuronsku mrežu sposobnu da nauči složene obrasce kako se elektroni nalaze oko jezgara“, objašnjava profesor.

Dr Jan Hermann sa Freie Universität Berlin, koji je dizajnirao ključne karakteristike metode korišćene u studiji, dodao je da je posebna karakteristika elektronskih talasnih funkcija njihova antisimetrija, što znači da su ovo svojstvo morali da ugrade u neuronsku mrežu za pristup na posao.

Ova karakteristika, poznata kao „Paulijev princip isključenja“, rezultirala je time da su autori svoju metodu nazvali „PauliNet“. Pored Paulijevog principa isključenja, funkcije elektronskih talasa imaju i druga osnovna fizička svojstva, a veći deo inovativnog uspeha PauliNeta je taj što integriše ta svojstva u duboku neuronsku mrežu, umesto da omogućava dubokom učenju da ih shvati jednostavnim posmatranjem podataka.

„Ugrađivanje osnovne fizike u AI neophodno je za njenu sposobnost da smisleno predviđa na terenu“, kaže Noe. „Ovo je mesto gde naučnici mogu značajno da doprinesu umetnoj inteligenciji i upravo na šta je fokusirana moja grupa.“

VAŽNA PORUKA ZA LOGIČARE

Vrijeme uvjeravanja prolazi. One koji ne shvaćaju što se događa, treba ignorirati i ne gubiti vrijeme na njih. Poštene, empatične i logične osobe se trebaju okupiti, bez obzira na osobna uvjerenja i svjetonazore. Osim raskrinkavanja, dolazi vrijeme djelovanja brojnim i legalnim sredstvima u gospodarstvu, zdravlju, autonomiji… U protivnom, sve će nas porobiti.

Pitate se što učiniti nakon čitanja ovog teksta? Jednostavno, šaljite i dijelite tekst poštenim, empatičnim i logičnim osobama. Informirajte bližnje o postojanju portala Logično. Priključite nam se na našem Telegram kanalu tako što ćete kliknuti na Vijesti.  Od danas možete komunicirati i pisati nam u Telegram grupi Zajednica. Budimo složni, mudri i jaki.

Svidio vam se članak i
pitate se što možete napraviti?
PODIJELITE ga s PRIJATELJIMA

*Stavovi izneseni u kolumnama su osobni stavovi autora i ne odražavaju nužno stav redakcije portala Logicno.com

Pretplati se
Obavijest
guest
Zaštitite svoje ime u komentarima... REGISTRACIJA
17 Komentara
najstariji
najnoviji najviše ocjenjeniji
Inline Feedbacks
View all comments

POVEZANE VIJESTI

Nije pronađen nijedan rezultat.

Izbornik