Kết quả mô phỏng mô tả cách các phân tử nước chuyển thành băng với độ chính xác lượng tử. Mức độ chính xác này (từng được cho là không thể đạt được do giới hạn khả năng tính toán cần thiết) đã trở nên khả thi khi các nhà nghiên cứu kết hợp mạng nơ-ron sâu (một dạng trí tuệ nhân tạo) vào các phương pháp của họ. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences.

Khả năng mô hình hóa các bước ban đầu trong quá trình đóng băng nước, một quá trình được gọi là tạo mầm băng, có thể cải thiện độ chính xác của mô hình thời tiết và khí hậu cũng như các quá trình chế biến khác như chế biến thực phẩm đông lạnh nhanh.

So với những nghiên cứu trước đây, cách tiếp cận mới cho phép các nhà nghiên cứu theo dõi hoạt động của hàng trăm nghìn nguyên tử trong những khoảng thời gian dài hơn hàng nghìn lần, mặc dù vẫn chỉ là một phần nhỏ của giây.

Các phép tính cơ học lượng tử rất phức tạp và tốn nhiều sức mạnh tính toán. Vào những năm 1980, máy tính có thể mô phỏng chỉ 100 nguyên tử trong khoảng thời gian vài phần nghìn tỷ giây. Những tiến bộ sau đó trong lĩnh vực điện toán và sự ra đời của siêu máy tính hiện đại đã thúc đẩy số lượng nguyên tử và thời gian của mô phỏng, nhưng số nguyên tử có thể mô phỏng vẫn còn quá ít để quan sát các quá trình phức tạp như tạo hạt băng.

AI đã cung cấp một giải pháp tiềm năng. Các nhà nghiên cứu đào tạo một mạng nơ-ron để tìm ra một số lượng tương đối nhỏ các phép tính lượng tử cần thiết được chọn. Sau khi được đào tạo, mạng nơ-ron có thể tính toán lực giữa các nguyên tử mà nó chưa từng thấy trước đây với độ chính xác cơ học lượng tử. Phương pháp này đã được sử dụng trong các ứng dụng hàng ngày như nhận dạng giọng nói và ô tô tự lái.

Trong nghiên cứu của mình các nhà khoa học đã chạy mô phỏng lên đến 300.000 nguyên tử bằng cách sử dụng công suất tính toán ít hơn đáng kể, trong khoảng thời gian dài hơn nhiều so với khả năng trước đây. Họ đã thực hiện các mô phỏng trên Summit, một trong những siêu máy tính nhanh nhất thế giới, đặt tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge.

Hiện tại, các mô hình tính toán khí tượng điển hình có thể ước tính tốc độ hình thành hạt nhân của băng chủ yếu từ những quan sát được thực hiện trong các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm, nhưng các mối tương quan này chỉ mang tính mô tả, không phải dự đoán và có giá trị trong một số điều kiện thí nghiệm hạn chế. Trong khi đó, các mô phỏng phân tử được thực hiện trong nghiên cứu này có thể tạo ra những mô phỏng dự đoán các tình huống trong tương lai và có thể ước tính sự hình thành băng trong các điều kiện nhiệt độ và áp suất khắc nghiệt, chẳng hạn như trên các hành tinh khác.

Các nhà nghiên cứu bắt đầu với phương trình mô tả cách các electron hoạt động, bởi vì các electron xác định cách các nguyên tử tương tác, cách chúng hình thành các liên kết hóa học và hầu như toàn bộ quá trình hóa học. Phân tử nước bao gồm hai nguyên tử hydro và một nguyên tử oxy. Các electron xung quanh mỗi nguyên tử xác định cách các nguyên tử có thể liên kết với nhau để tạo thành phân tử.

Mặc dù các phương pháp tiếp cận AI đã có sẵn nhưng các nhà nghiên cứu vẫn thận trọng trong việc áp dụng chúng vào các tính toán của các hệ thống vật lý. Khi các thuật toán học máy bắt đầu trở nên phổ biến, một bộ phận lớn cộng đồng khoa học tỏ ra nghi ngờ về khả năng ứng dụng của nó. Tuy nhiên, gần đây quan điểm này đã có sự thay đổi đáng kể, không chỉ vì các thuật toán hoạt động tốt mà còn bởi vì các nhà nghiên cứu đang sử dụng kiến ​​thức vật lý của họ để cung cấp thông tin cho các mô hình học máy. Chi tiết tham khảo tại:

Pablo M. Piaggi, Jack Weis, Athanassios Z. Panagiotopoulos, Pablo G. Debenedetti, Roberto Car. Homogeneous ice nucleation in an ab initio machine-learning model of water. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2022; 119 (33) DOI: 10.1073/pnas.2207294119

(Sưu tầm)
VIỆN IMC
Tòa nhà IMC Tower, Số 176 Trường Chinh, Phường Khương
Thượng, Quận Đống Đa, Thành phố Hà Nội, Việt Nam
Tel/Fax : (+84) 24 3566 6232 / 24 3566 6234
Email: contact@imc.org.vn   Website: https://imc.org.vn