Cu ajutorul puterii inteligenței artificiale, cercetătorii de la MIT au dezvoltat un model computațional care poate prezice rapid structura stării de tranziție a unei reacții chimice. Starea de tranziție este un moment trecător în timpul unei reacții în care moleculele ating un prag de energie, după care reacția trebuie să avanseze. Această stare critică este difficult de observat experimental, însă înțelegerea structurii sale este crucială pentru proiectarea catalizatorilor și prognozarea rezultatelor reacției.
Tradițional, structurile stării de tranziție erau calculate folosind tehnici de chimie cuantică, care sunt intens computaționale și consumatoare de timp. Cu toate acestea, echipa MIT a dezvoltat o abordare alternativă folosind învățarea automată. Modelul lor poate calcula structurile stării de tranziție în câteva secunde, reducând semnificativ timpul și resursele necesare pentru prognoză.
Pentru a-și antrena modelul, cercetătorii au folosit metode de calcul cuantic pentru a genera date despre reactanți, produse și stări de tranziție pentru mii de reacții chimice diferite. Modelul a învățat distribuția subiacentă a acestor structuri și poate genera acum structuri de stare de tranziție pentru noi reactanți și produse.
Precizia modelului a fost testată prin prognozarea structurilor de stare de tranziție pentru peste 1.000 de reacții care nu au făcut parte din datele de antrenament. Soluțiile modelului s-au dovedit a fi precise în limite de 0,08 angströmi în comparație cu structurile generate folosind tehnici cuantice tradiționale.
Cercetătorii speră să își îmbunătățească și mai mult modelul prin includerea unor componente suplimentare precum catalizatorii. Această avansare în prognozarea structurilor stării de tranziție ar putea revoluționa domeniul chimiei, facilitând dezvoltarea mai rapidă a noilor reacții, catalizatori și produse. De asemenea, ar putea arunca lumină asupra reacțiilor chimice naturale care contribuie la evoluția vieții pe Pământ.
Întrebări frecvente:
1. Care este modelul computațional dezvoltat de cercetătorii de la MIT?
Cercetătorii de la MIT au dezvoltat un model computațional care poate prezice rapid structura stării de tranziție a unei reacții chimice. Starea de tranziție este un moment în timpul unei reacții în care moleculele ating un prag de energie, după care reacția trebuie să avanseze.
2. De ce este importantă înțelegerea structurii stării de tranziție?
Înțelegerea structurii stării de tranziție este crucială pentru proiectarea catalizatorilor și prognozarea rezultatelor reacțiilor. Este dificil de observat experimental, așa că modelele computaționale pot ajuta în acest sens.
3. Cum este diferit modelul MIT față de metodele tradiționale?
Tradițional, structurile stării de tranziție erau calculate folosind tehnici de chimie cuantică, care sunt intens computaționale și consumatoare de timp. Echipa de la MIT a dezvoltat o abordare alternativă folosind învățarea automată, care poate calcula structurile stării de tranziție în câteva secunde, reducând semnificativ timpul și resursele necesare pentru prognozare.
4. Cum a fost antrenat modelul MIT?
Pentru a-și antrena modelul, cercetătorii au folosit metode de calcul cuantic pentru a genera date despre reactanți, produse și stări de tranziție pentru mii de reacții chimice diferite. Modelul a învățat distribuția subiacentă a acestor structuri și poate genera acum structuri de stare de tranziție pentru noi reactanți și produse.
5. Cât de precis este modelul?
Precizia modelului a fost testată prin prognozarea structurilor de stare de tranziție pentru peste 1.000 de reacții care nu au făcut parte din datele de antrenament. Soluțiile modelului s-au dovedit a fi precise în limite de 0,08 angströmi în comparație cu structurile generate folosind tehnici cuantice tradiționale.
Linkuri conexe:
– MIT
The source of the article is from the blog rugbynews.at