Российские и американские ученые разработали новый метод, который позволяет быстрее и точнее моделировать квантовые процессы в сложных системах. Использование нейросетей поможет предсказывать поведение атомов и электронов, что ускорит разработку новых материалов.
Исследование, проведенное НИУ ВШЭ, показало, что машинное обучение может существенно сократить время расчетов, необходимых для изучения молекулярной динамики. Новый алгоритм объединяет точные квантово-химические вычисления и предсказательные модели, что делает его эффективным инструментом для анализа сложных квантовых систем.
«Наш метод не только ускоряет вычисления, но и помогает изучать реальные квантовые системы, что особенно важно для электроники и энергетики».
- Андрей Васенко, НИУ ВШЭ
Разработанная система состоит из нескольких алгоритмов, которые обучены на результатах точных квантово-химических расчетов. Они анализируют силовые поля, движение электронов и межатомные взаимодействия, а затем экстраполируют эти данные на всю систему.
Чтобы проверить работоспособность подхода, ученые использовали его для анализа взаимодействий частиц света с электронами в дисульфиде молибдена (MoS₂) — перспективном материале для оптоэлектроники. Нейросети позволили уточнить, как дефекты в атомной решетке влияют на его свойства, что поможет в дальнейшем улучшении солнечных батарей и других технологических решений.
Источник: пресс-служба НИУ ВШЭ.
