تمثل تطورات ثورية في تقنية التعلم الآلي إحدى المفاتيح الرئيسية للتقدم الكبير الذي شهدته ميادين الكيمياء وعلوم المواد. نجح باحثون في مختبر لوس ألاموس الوطني في إنشاء تقنية تعلم آلي تعتمد على البوتنشيالات البينية الذرية التي تتمكن من التنبؤ بالطاقات الجزيئية والقوى العاملة على الذرات. تسمح هذه الابتكارات بإجراء تحاكيات فعالة لتوفير الوقت والنفقات مقارنة بالأساليب الحسابية التقليدية.
النهج التقليدي لتحاكيات الديناميكا الجزيئية في الكيمياء اعتمد على نماذج الحوسبة القائمة على الفيزياء مثل الحقول القوى الكلاسيكية أو الميكانيكا الكمية. بينما تكون نماذج الميكانيكا الكمية دقيقة، إلا أنها تكلف حسابيًا. من ناحية أخرى، تكون حقول القوى الكلاسيكية كفؤة حسابيًا ولكن تفتقر إلى الدقة وتكون مناسبة فقط لأنظمة معينة. تقوم النموذج الجديد للتعلم الآلي، ANI-1xnr، بتعزيز الفجوة بين السرعة والدقة والعمومية.
يعتبر ANI-1xnr أول بوتنشيال تفاعلي للتعلم الآلي البيني ينافس الموديلات الحوسبية القائمة على الفيزياء في تحاكيات ذرية ديناميكية ذات مقياس كبير. يتميز بالقدرة الفريدة على التطبيق على مجموعة واسعة من الأنظمة الكيميائية دون الحاجة لإعادة التشكيل المستمر. أتاح توجيه سير العمل، الذي يضم تحاكيات الديناميكا الجزيئية التفاعلية، إجراء دِراسات شاملة لمجموعة متنوعة من الأنظمة الكيميائية تحتوي على الكربون والهيدروجين والنيتروجين والأكسجين.
أظهر ANI-1xnr قدرته الكاملة من خلال دراسة نجاحية لمجموعة من الأنظمة، بما في ذلك انتقالات الفازات الكربونية والاحتراق والكيمياء الحيوية المسبقة. تمت توثيق التحاكيات من خلال مقارنتها بالنتائج التجريبية والتقنيات الحسابية التقليدية.
جزء أساسي من سير العمل هو استخدام تحاكيات النانومفاعل، التي تكتشف بشكل ذاتي المساحة الكيميائية التفاعلية. تتجاوز هذه الطريقة الابتكارية الحاجة إلى التكهن البشري من خلال حث تفاعلات كيميائية من خلال التصادم بين جزيئات بسرعة عالية. يستغل التعلم النشط، عنصر آخر أساسي، القدرة على التعلم الآلي لـ ANI-1xnr لدفع ديناميات التفاعلات النانومفاعل واختيار الهياكل ذات مستويات عالية من عدم اليقين. تضمن هذه الطريقة زيادة الدقة والموثوقية في التحاكيات.
يمثل تطوير ANI-1xnr إنجازًا كبيرًا في مجال الكيمياء التفاعلية بمقياس كبير. على عكس التقنيات النمذجية السابقة، لا يتطلب ANI-1xnr خبرة متخصصة أو إعادة التشكيل المستمر لكل حالة استخدام جديدة. يجعل هذا الابتكار من العلماء في مجالات متعددة القدرة على دراسة الكيمياء المجهولة ويفتح آفاقًا جديدة للبحث والتعاون.
لتسهيل المزيد من البحوث والتعاون، قام فريق البحث بتوفير البيانات المستخدمة وكود ANI-1xnr على نطاق واسع لتكون متاحة لمجتمع البحث.
أسئلة شائعة
The source of the article is from the blog maestropasta.cz