Новости науки "Русского переплета"
TopList Яндекс цитирования
Русский переплет
Портал | Содержание | О нас | Авторам | Новости | Первая десятка | Дискуссионный клуб | Чат Научный форум
-->
Первая десятка "Русского переплета"
Темы дня:

Президенту Путину о создании Института Истории Русского Народа. |Нас посетило 40 млн. человек | Чем занимались русские 4000 лет назад?

| Кому давать гранты или сколько в России молодых ученых?
Rambler's Top100
Rambler's Top100
Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Книжная лавка | Голосование | Топ-лист | Регистрация | Дискуссия
Лучшие молодые
ученые России

Подписаться на новости

АВТОРСКИЕ НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах" | "Terra & Comp" (Геология и компьютеры) | "Неизбежность странного микромира"| "Научно-популярное ревю"| "Биология и жизнь" | Теорфизика для малышей
Семинары - Конференции - Симпозиумы - Конкурсы

НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"
Проект поддержан Международной Соросовской Программой образования в области точных наук.
Новости из мира науки и техники
The Best of Russian Science and Technology
Страницу курирует проф. В.М.Липунов
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

01.10.2017
21:56

Химики обучили программу строить точные модели межатомных сил

    Группа учёных из МФТИ, НИИ автоматики имени Н. Л. Духова и Сколтеха под руководством Артёма Оганова применила метод машинного обучения для моделирования поведения алюминия и урана при различных температурах, давлениях и в разных фазовых состояниях. Моделирование химических систем позволяет предсказывать их свойства в различных условиях до проведения экспериментов, что в дальнейшем даёт возможность воплотить в реальность наиболее перспективные материалы. Результаты опубликованы в журнале Scientific Reports.

    Компьютерная химия

    Активное развитие науки последних ста лет привело к наличию удивительного разнообразия органических и неорганических соединений, белковых и липидных структур, множества схем химических реакций. Однако чем больше новых структур и молекул, тем больше времени требуется для того, чтобы исследовать их строение, биохимические и физические свойства, изучить модели их поведения в различных условиях и возможные реакции взаимодействия с другими веществами. На данный момент изучать вышеперечисленные свойства возможно с помощью компьютерного моделирования.

    Сейчас самый популярный метод моделирования основан на использовании набора параметров, описывающих рассматриваемую биохимическую систему: дли́ны связей в молекулах, углы между атомами, заряды и т. д. — так называемый «метод силовых полей». Однако использование этого метода не позволяет точно воспроизводить квантово-механические силы, которые действуют в молекулах. Кроме того, точные квантово-механические расчёты занимают много времени, не позволяют рассчитывать свойства больших систем и ограничиваются парой сотен атомов.

    Огромный интерес представляют модели машинного обучения. Обучаясь на относительно небольшой выборке данных (получаемых в квантово-механических расчётах), эти модели затем могут быть использованы вместо квантово-механических расчётов, поскольку обладают такой же точностью, но требуют примерно в тысячу раз меньше вычислительных ресурсов, чем квантово-механические расчёты.

    Успехи машинного обучения в моделировании атомных взаимодействий

    Учёные применили машинное обучение для моделирования межатомных взаимодействий в кристаллах и расплавах двух элементов: алюминия и урана. Алюминий является хорошо изученным металлом с известными физико-химическими свойствами. Уран был выбран, наоборот, из-за наличия разнящихся опубликованных данных о его физико-химических свойствах и желания исследователей эти свойства уточнить.

    В ходе данной работы с помощью обученной модели исследователи изучали такие свойства, как плотность фононных состояний, энтропия и температура плавления алюминия.

    Иван Круглов, сотрудник лаборатории компьютерного дизайна материалов МФТИ, рассказывает: «Величины сил межмолекулярных взаимодействий атомов в кристаллах можно успешно применять для предсказания поведения атомов этого элемента при других температурах и в других фазовых состояниях, а также, наоборот, — зная свойства системы в жидком фазовом состоянии, узнать поведение атомов в кристаллической решётке. Таким образом, появляется возможность расчёта фазовой диаграммы урана на основании данных о его кристаллической структуре. Показывая состояние вещества в зависимости от давления и температуры, фазовые диаграммы позволяют определять возможности и границы применения элементов».

    Основным критерием достоверности виртуально полученных данных являлось их сравнение с экспериментальной информацией. Использованный метод моделирования показал хорошую точность полученных виртуально данных. Информация, полученная методом машинного обучения, имеет меньшие погрешности, чем методы моделирования, использующие силовые поля.

    Данное исследование заключается в повышении скорости и точности моделирования систем атомов методом машинного обучения, предложенным авторами в 2016 году.

    По информации https://scientificrussia.ru/news/himiki-obuchili-programmu-stroit-tochnye-modeli-mezhatomnyh-sil

    Обозрение "Terra & Comp".

Помощь корреспонденту
Кнопка куратора
Добавить новость
Добавить новости
НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"

Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Rambler's Top100


Rambler's Top100