Yapay Zeka, Schrödinger Denklemini Çözüyor

Yapay Zeka Schrödinger Denklemini Çözüyor

Yapay Zeka, Schrödinger Denklemini Çözüyor

Bilim insanları, kuantum kimyasında Schrödinger denkleminin temel durumunu hesaplamak için bir yapay zeka yöntemi geliştirdi.

Kuantum kimyasının amacı; atomlarının uzayda düzenlenmesine dayalı olarak moleküllerin kimyasal ve fiziksel özelliklerini tahmin etmek, yoğun kaynak ve zaman alan laboratuvar deneylerine olan ihtiyacı ortadan kaldırmaktır. Prensip olarak bu, Schrödinger denklemini çözerek elde edilebilir ancak pratikte bu son derece zordur.

Şimdiye kadar, verimli bir şekilde hesaplanabilen rastgele moleküller için kesin bir çözüm bulmak imkansızdı. Ancak Freie Universität ekibi, daha önce görülmemiş bir doğruluk ve hesaplama verimliliği kombinasyonuna ulaşabilen bir derin öğrenme yöntemi geliştirdi. Yapay zeka, bilgisayar vizyonundan malzeme bilimine kadar birçok teknolojik ve bilimsel alanı dönüştürdü. Ekip çalışmasını yöneten Profesör Frank Noé, “Yaklaşımımızın, kuantum kimyasının geleceğini önemli ölçüde etkileyebileceğine inanıyoruz.” diyor. Sonuçlar, Nature Chemistry dergisinde yayınlandı.

Hem kuantum kimyasının hem de Schrödinger denkleminin merkezinde dalga fonksiyonu -bir moleküldeki elektronların davranışını tamamen belirleyen matematiksel bir nesne- vardır. Dalga fonksiyonu, yüksek boyutlu bir varlıktır ve bu nedenle tek tek elektronların birbirini nasıl etkilediğini kodlayan tüm nüansları yakalamak son derece zordur. Kuantum kimyasının birçok yöntemi aslında dalga işlevini tamamen ifade etmekten vazgeçiyor, bunun yerine yalnızca belirli bir molekülün enerjisini belirlemeye çalışıyor.

Diğer yöntemler, çok sayıda basit matematiksel yapı taşlarının kullanımıyla dalga işlevini temsil eder ancak bu tür yöntemler o kadar karmaşıktır ki, yalnızca bir avuç atomdan fazlası için uygulamaya konmaları imkansızdır. Çalışmadaki yöntemin temel özelliklerini tasarlayan Berlin Freie Universität Berlin’den Dr. Jan Hermann, “Doğruluk ve hesaplama maliyeti arasındaki olağan takastan kaçmak kuantum kimyasındaki en yüksek başarıdır.” diye açıklıyor. “Şimdiye kadar, bu türden olan en popüler, son derece uygun maliyetli yoğunluk fonksiyonel teorisidir. Önerdiğimiz derin ‘Kuantum Monte Carlo’ yaklaşımının daha başarılı olmasa da eşit derecede olabileceğine inanıyoruz. Yine de kabul edilebilir bir hesaplama maliyetiyle benzeri görülmemiş bir doğruluk sunuyor. ”

Profesör Noé’nin ekibi tarafından tasarlanan derin sinir ağı, elektronların dalga işlevlerini temsil etmenin yeni bir yoludur. Noé, “Dalga fonksiyonunu nispeten basit matematiksel bileşenlerden oluşturmaya yönelik standart yaklaşım yerine, elektronların çekirdek çevresinde nasıl konumlandığına dair karmaşık kalıpları öğrenebilen yapay bir sinir ağı tasarladık.” diye açıklıyor. “Elektronik dalga fonksiyonlarının kendine özgü bir özelliği antisimetrileridir. İki elektron değiş tokuş edildiğinde, dalga fonksiyonu işaretini değiştirmelidir. Yaklaşımın işe yaraması için bu özelliği sinir ağı mimarisine yerleştirmemiz gerekiyordu. ”diye ekliyor, Hermann. “Pauli’nin dışlama ilkesi” olarak bilinen bu özellik, yazarların yöntemlerini “PauliNet” olarak adlandırmasının nedenidir.

Pauli dışlama ilkesinin yanı sıra, elektronik dalga işlevleri başka temel fiziksel özelliklere de sahiptir ve PauliNet’in yenilikçi başarısının çoğu, derin öğrenmenin sadece verileri gözlemleyerek anlamasına izin vermek yerine, bu özellikleri derin sinir ağına entegre etmesidir. Noé, “Yapay zekaya temel fiziği inşa etmek, sahada anlamlı tahminler yapabilmesi için çok önemlidir.” diyor. “Burası, bilim insanlarının yapay zekaya önemli bir katkıda bulunabileceği ve grubumun tam olarak odaklandığı yer.”

Hermann ve Noé’nin yönteminin endüstriyel uygulamaya hazır hale gelmesi için hâlâ aşılması gereken birçok zorluk var. Yazarlar, “Bu hala temel bir araştırma.”diyor. “Ancak moleküler ve malzeme bilimlerinde asırlık bir soruna yeni bir yaklaşım ve açtığı olasılıklar bizi heyecanlandırıyor.”

Çeviri: Simge KARA

Kaynak:Jan Hermann et al. Deep-neural-network solution of the electronic Schrödinger equation, Nature Chemistry (2020). DOI: 10.1038/s41557-020-0544-y

https://www.nature.com/nchem/       https://www.fu-berlin.de/en/index.html

/Yapay Zeka, Schrödinger Denklemini Çözüyor/

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Solve : *
30 + 30 =


This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

Çok Okunan Yazılar