Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Một công cụ học máy mới có thể tính toán năng lượng cần thiết để tạo – hoặc phá vỡ – các phân tử đơn giản với độ chính xác cao hơn các phương pháp thông thường. Mở rộng cho các phân tử phức tạp hơn có thể giúp tiết lộ hoạt động bên trong của các phản ứng hóa học nuôi dưỡng hệ sinh thái toàn cầu.
Một công cụ học máy mới có thể tính toán năng lượng cần thiết để tạo ra – hoặc phá vỡ – một phân tử có độ chính xác cao hơn các phương pháp thông thường. Mặc dù công cụ này hiện chỉ có thể xử lý các phân tử đơn giản nhưng nó mở đường cho những hiểu biết trong tương lai về hóa học lượng tử.
Giuseppe Carleo, nhà khoa học nghiên cứu tại Trung tâm tính toán của Viện Flatiron cho biết: Vật lý lượng tử ở thành phố New York. Một sự hiểu biết tốt hơn về sự hình thành và phá hủy các phân tử và có thể tiết lộ hoạt động bên trong của các phản ứng hóa học quan trọng đối với sự sống.
Carleo và cộng tác viên Kenny Choo của Đại học Zurich và Antonio Mezzacapo thuộc Trung tâm nghiên cứu IBM Thomas J. Watson ở Yorktown Heights, New York, trình bày công việc của họ vào ngày 12 tháng 5 trên tạp chí Nature Communications .
Công cụ của nhóm ước tính lượng năng lượng cần thiết để lắp ráp hoặc kéo ra một phân tử, chẳng hạn như nước hoặc amoniac. Tính toán đó đòi hỏi phải xác định cấu trúc điện tử của phân tử, bao gồm hành vi tập thể của các electron liên kết phân tử lại với nhau.
Cấu trúc điện tử của một phân tử là một điều khó khăn để tính toán, đòi hỏi phải xác định tất cả các trạng thái tiềm năng mà các electron của phân tử có thể có, cộng với xác suất của mỗi trạng thái.
Vì các electron tương tác và trở nên vướng víu cơ học lượng tử với nhau, các nhà khoa học không thể đối xử với chúng một cách riêng lẻ. Với nhiều điện tử hơn, nhiều vướng mắc hơn mọc lên và vấn đề trở nên khó khăn hơn theo cấp số nhân. Các giải pháp chính xác không tồn tại cho các phân tử phức tạp hơn hai electron được tìm thấy trong một cặp nguyên tử hydro. Ngay cả các xấp xỉ cũng đấu tranh với độ chính xác khi chúng liên quan đến nhiều hơn một vài electron.
Một trong những thách thức là cấu trúc điện tử của một phân tử bao gồm các trạng thái cho vô số quỹ đạo đi xa hơn và xa hơn các nguyên tử. Ngoài ra, một điện tử không thể phân biệt được với một điện tử khác và hai điện tử không thể chiếm cùng một trạng thái. Quy tắc thứ hai là hệ quả của sự đối xứng trao đổi, chi phối những gì xảy ra khi các hạt giống nhau chuyển trạng thái.
Mezzacapo và các đồng nghiệp tại IBM Quantum đã phát triển một phương pháp để hạn chế số lượng quỹ đạo được xem xét và áp đặt đối xứng trao đổi. Cách tiếp cận này dựa trên các phương pháp được phát triển cho các ứng dụng điện toán lượng tử, làm cho vấn đề gần giống với các kịch bản trong đó các electron bị giới hạn ở các vị trí đặt trước, chẳng hạn như trong một mạng tinh thể cứng nhắc.
Sự tương đồng với các mạng cứng nhắc là chìa khóa để làm cho vấn đề trở nên dễ quản lý hơn. Carleo trước đây đã đào tạo mạng lưới thần kinh để tái cấu trúc hành vi của các điện tử giới hạn trong các vị trí của mạng tinh thể. Bằng cách mở rộng các phương pháp đó, các nhà nghiên cứu có thể ước tính các giải pháp cho các vấn đề được nén của Mezzacapo. Mạng lưới thần kinh của đội tính toán xác suất của mỗi trạng thái. Sử dụng xác suất này, các nhà nghiên cứu có thể ước tính năng lượng của một trạng thái nhất định. Mức năng lượng thấp nhất, được gọi là năng lượng cân bằng, là nơi phân tử ổn định nhất.
Các sáng kiến của nhóm đã làm cho việc tính toán cấu trúc điện tử của một phân tử cơ bản đơn giản và nhanh hơn. Các nhà nghiên cứu đã chứng minh tính chính xác của các phương pháp của họ bằng cách ước tính cần bao nhiêu năng lượng để kéo một phân tử trong thế giới thực ra ngoài, phá vỡ liên kết của nó. Họ đã tính toán cho dihydrogen (H2), lithium hydride (LiH), ammonia (NH3), nước (H2O), carbon diatomic (C2) và dinitrogen (N2). Đối với tất cả các phân tử, ước tính của nhóm đã chứng minh độ chính xác cao ngay cả trong phạm vi mà các phương thức hiện tại đấu tranh.
Trong tương lai, các nhà nghiên cứu nhằm mục đích giải quyết các phân tử lớn hơn và phức tạp hơn bằng cách sử dụng các mạng thần kinh phức tạp hơn. Một mục tiêu là xử lý các hóa chất giống như các hóa chất được tìm thấy trong chu trình nitơ, trong đó các quá trình sinh học xây dựng và phá vỡ các phân tử dựa trên nitơ để làm cho chúng có thể sử dụng được cho sự sống. “Chúng tôi muốn đây là một công cụ có thể được sử dụng bởi các nhà hóa học để xử lý những vấn đề này”, Carleo nói.
Carleo, Choo và Mezzacapo không đơn độc trong việc khai thác máy học để giải quyết các vấn đề trong hóa học lượng tử. Các nhà nghiên cứu lần đầu tiên trình bày công việc của họ trên arXiv.org vào tháng 9 năm 2019. Cũng trong tháng đó, một nhóm ở Đức và một nhóm khác tại Google DeepMind ở London đã phát hành nghiên cứu sử dụng máy học để tái cấu trúc cấu trúc điện tử của các phân tử.
Hai nhóm còn lại sử dụng cách tiếp cận tương tự với nhau mà không giới hạn số lượng quỹ đạo được xem xét. Tuy nhiên, tính bao gồm này là tốn kém nhiều hơn, một nhược điểm sẽ chỉ trở nên tồi tệ hơn với các phân tử phức tạp hơn. Với cùng các tài nguyên tính toán, cách tiếp cận của Carleo, Choo và Mezzacapo mang lại độ chính xác cao hơn, nhưng các đơn giản hóa được thực hiện để có được độ chính xác này có thể đưa ra các sai lệch.
“Nhìn chung, đó là sự đánh đổi giữa thiên vị và độ chính xác và không rõ cách tiếp cận nào trong hai cách tiếp cận có tiềm năng hơn cho tương lai,” Carleo nói. “Chỉ có thời gian mới cho chúng ta biết phương pháp nào trong số những cách tiếp cận này có thể được nhân rộng cho các vấn đề mở đầy thách thức trong hóa học.”
Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi Simons Foundation . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :