Центр научной коммуникации МФТИ сообщил, что российские и зарубежные ученые разработали дорожную карту для использования искусственного интеллекта (ИИ) в решении задач квантовой химии и материаловедения. Она открывает новые перспективы для сверхточного моделирования материалов и производственных процессов, таких как сварка и термообработка.
Основная цель дорожной карты — создание эффективных систем ИИ для квантовых расчетов, включая оптимизацию их работы на графических процессорах (GPU). Для этого необходимо усовершенствовать методики построения баз данных для моделирования и учитывать дальнодействующие взаимодействия в молекулах. Такой подход обещает повысить точность моделирования и ускорить расчеты.
Особое внимание исследователи уделяют так называемым машинно-обученным потенциалам — системам ИИ, которые обучаются на частичных данных из квантовых расчетов. Это позволяет им прогнозировать межатомные взаимодействия значительно быстрее, чем классические методы. Однако, для того чтобы достичь еще большей точности, необходимо решить вопрос адаптации алгоритмов для работы с более мощными GPU, отметили в центре.
Российские ученые продемонстрировали свои разработки в области потенциалов моментов инерции (MTP), которые по точности не уступают мировым аналогам, но превосходят их по производительности. Эти системы можно обучать даже на отдельных фрагментах сложных молекул.