研究人員通過(guò)結(jié)合人工智能和量子力學(xué)來(lái)模擬冰的形成

8月10日消息（南山）據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，位于普林斯頓大學(xué)的一個(gè)研究小組通過(guò)應(yīng)用人工智能（AI），解決支配單個(gè)原子和分子的量子行為方程式，準(zhǔn)確地模擬了冰形成的最初步驟。

研究人員將人工智能和量子力學(xué)結(jié)合起來(lái)，模擬了水結(jié)冰時(shí)在分子水平上發(fā)生的情況。其結(jié)果是對(duì)冰 "成核 "的最初步驟進(jìn)行了最完整的模擬，這一過(guò)程對(duì)氣候和天氣建模非常重要。

由此產(chǎn)生的模擬以量子精度描述了水分子如何轉(zhuǎn)變?yōu)楣虘B(tài)冰。由于需要大量的計(jì)算能力，這種準(zhǔn)確度曾經(jīng)被認(rèn)為是無(wú)法達(dá)到的，但當(dāng)研究人員將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)納入他們的方法中時(shí)，這種準(zhǔn)確度就成為可能。這項(xiàng)研究于2022年8月8日的一周發(fā)表在《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》上。

"從某種意義上說(shuō)，這就像一個(gè)夢(mèng)想成真，"普林斯頓大學(xué)化學(xué)教授Roberto Car說(shuō)。他在35多年前共同開(kāi)創(chuàng)了根據(jù)基本量子定律模擬分子行為的方法。"我們當(dāng)時(shí)的希望是，最終將能夠研究像這樣的系統(tǒng)，但如果沒(méi)有進(jìn)一步的概念發(fā)展，這是不可能的，而這種發(fā)展是通過(guò)一個(gè)完全不同的領(lǐng)域，即人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)。"

對(duì)水凍結(jié)的初始步驟進(jìn)行建模的能力，一個(gè)被稱為冰核的過(guò)程，可以提高天氣和氣候建模的準(zhǔn)確性，以及其他商業(yè)，例如閃凍食品。

這種新方法使研究人員能夠在比早期研究長(zhǎng)幾千倍的時(shí)間段內(nèi)跟蹤數(shù)十萬(wàn)個(gè)原子的活動(dòng)，盡管仍然只是幾分之一秒。

Roberto Car共同發(fā)明了使用基礎(chǔ)量子力學(xué)定律來(lái)預(yù)測(cè)原子和分子的物理運(yùn)動(dòng)的方法。量子力學(xué)定律決定了原子如何相互結(jié)合形成分子，以及分子如何相互結(jié)合形成日常物品。

量子力學(xué)計(jì)算很復(fù)雜，需要巨大的計(jì)算能力。在20世紀(jì)80年代，計(jì)算機(jī)可以在幾萬(wàn)億分之一秒的時(shí)間跨度內(nèi)模擬一百個(gè)原子。后來(lái)計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步和現(xiàn)代超級(jí)計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，提高了原子的數(shù)量和模擬的時(shí)間跨度，但其結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足觀察復(fù)雜過(guò)程（如冰核形成）所需的原子數(shù)量。

人工智能提供了一個(gè)有吸引力的潛在解決方案。研究人員訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因其與人腦的工作原理相似而命名，以識(shí)別相對(duì)較少的選定量子計(jì)算。一旦經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能以量子力學(xué)的精度計(jì)算出它以前從未見(jiàn)過(guò)的原子之間的力量。這種 "機(jī)器學(xué)習(xí) "方法已經(jīng)在日常應(yīng)用中使用，如語(yǔ)音識(shí)別和自動(dòng)駕駛汽車。

"冰核是天氣預(yù)測(cè)模型中的主要未知量之一，"普林斯頓大學(xué)教授Pablo Debenedetti說(shuō)。"這是一個(gè)相當(dāng)重要的進(jìn)步，因?yàn)槲覀兛吹脚c實(shí)驗(yàn)有非常好的一致性。我們已經(jīng)能夠模擬非常大的系統(tǒng)，這在以前的量子計(jì)算中是不可想象的。"

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