Стекло было и остается одним из самых малопонятных субстанций. Оно твердое, хотя по молекулярному строению должно было бы быть жидкостью. Что успел выяснить об этом материале искусственный интеллект?
На распутье между жидкостью и твердыми телами
Ученых давно интриговало, почему стекло сохраняет твердую структуру, хотя его молекулярное строение практически такое же, как у жидкостей. Твердые тела имеют обычно кристаллическую решетку. А у жидкостей молекулы располагаются хаотично, да еще и движутся довольно активно.
Стекло с точки зрения точной физики является неким странным феноменом. Его молекулы выстроены хаотично, как и у жидкостей. Никакой решетки, упорядочения нет. Но нет и движения молекул, вернее, оно почти отсутствует.
Как известно, стекло формуют из набора жидких субстанций, которые затвердевают при заданной температуре. При охлаждении происходит так называемое стеклование. То есть, молекулы исходных жидкостей так и остаются в хаотичном положении относительно друг друга. Но движение их сильно замедляется. Как это происходит, для физики до сих пор загадка.
Что увидела нейронная сеть?
Сотрудники подразделения Google — группы DeepMind — попытались заглянуть вглубь процесса стеклования. Это сделала искусственная нейронная сеть. Оказалось, что неорганизованная структура стекла совсем не так хаотична, как виделось ученым ранее. Ее поведение можно предсказать, и даже заглянуть в будущее этих молекул очень глубоко.
Раньше, на традиционных компьютерах, будущее такого движения предсказывали лишь на очень короткий срок, буквально на триллионные доли секунд. Аппаратура DeepMind позволила проникнуть гораздо дальше в будущее. Как это удалось нейронной сети? Это остается под вопросом, ведь процесс обучения нейронной сети пока что не научились оборачивать вспять.
Но зато ученые могут отслеживать некоторые вехи исследования, и это станет подсказками для дальнейших изысканий и открытий.
Жмите ПОДПИСАТЬСЯ, чтобы всегда быть в курсе всего интересного! Не забудьте поставить лайк, если было полезно.
