Как ИИ изучает переохлажденную воду
9 июля в 18:30 стало известно, что ученые из Университета Осаки применили методы машинного обучения для изучения строения переохлажденной воды. Результаты их работы были представлены в научном журнале Communications Chemistry. Напомним, что переохлажденная вода — это жидкость, которая не замерзает даже при температурах ниже нуля. Обычно, чтобы вода превратилась в лед, ее молекулы должны сформировать упорядоченную кристаллическую решетку, причем этот процесс запускается в особых точках — центрах кристаллизации.
Почему вода ведет себя необычно
Исследование проливает свет на уникальные свойства переохлажденной воды. Они возникают из-за соперничества двух типов жидкости: высокой плотности (HDL) и низкой плотности (LDL). Когда температура растет, более плотные структуры начинают вытеснять менее плотные. Чтобы описать расположение молекул, ученые рассматривали разные параметры, например, локальную плотность и порядок тетраэдрических связей.
Чтобы обучить нейросеть, специалисты загрузили в нее данные, полученные в ходе моделирования молекулярной динамики. Алгоритм проанализировал 16 различных дескрипторов и оценил, насколько хорошо каждый из них различает формы HDL и LDL при разных температурах. Прямое сравнение этих дескрипторов было невозможно, так как они основывались на данных разного типа и масштаба.
«Машинное обучение уже зарекомендовало себя как эффективный инструмент для классификации структурных данных»
Кан Ким, ведущий автор исследования
Как отметил соавтор работы Нобуючи Матубаясі, система обработала 16 дескрипторов, проверяя их способность отличать формы высокой и низкой плотности в различных температурных режимах. Полученные результаты могут углубить наше понимание того, как вода ведет себя в разных состояниях, и дать толчок новым технологическим разработкам.
Изучение переохлажденной воды и ее свойств способно серьезно повлиять на физику, химию и материаловедение. Понимание поведения жидкости в нестандартных условиях поможет создавать технологии, использующие уникальные характеристики воды. Кроме того, эта работа открывает свежие перспективы для исследований в области молекулярной динамики и искусственного интеллекта, упрощая анализ сложных систем. Таким образом, данные результаты могут иметь важные последствия для науки и техники в целом.
Недавние достижения в области искусственного интеллекта показывают, как современные технологии могут значительно расширить наши знания о природе. Например, аналогичные методы помогли ученым существенно увеличить количество известных подводных кальдер, что открывает новые горизонты для исследований в океанологии и смежных науках.