Нейросеть помогла разгадать тайну переохлажденной воды: новый взгляд на молекулярную структуру

Как ИИ расшифровал загадки переохлажденной жидкости

Как сообщает НВ — Техно: 18:30, 9 июля. Специалисты из Университета Осаки применили искусственный интеллект для изучения строения переохлажденной воды. С помощью нейросетевых алгоритмов они объединили в единую систему 16 различных дескрипторов молекулярной структуры, что позволило провести их сравнительный анализ. Итоги работы опубликованы в журнале Communications Chemistry. Для русскоязычных читателей стоит отметить, что свойства воды в таком состоянии играют ключевую роль в понимании многих природных процессов, включая атмосферные явления и биологические системы.

Когда в жидкости полностью отсутствуют центры кристаллизации, она переходит в переохлажденную фазу. Уникальные характеристики воды в этом состоянии связаны с соперничеством двух форм: высокой плотности (HDL) и низкой плотности (LDL). Нейронная сеть оценила 16 разных дескрипторов, проверяя, насколько эффективно они различают эти формы при различных температурах.

По словам Нобуюки Мацубаяси, «алгоритм проанализировал 16 дескрипторов, определяя их способность разделять состояния высокой и низкой плотности в зависимости от температуры».

Кан Ким отметил, что «методы машинного обучения уже показали свою пользу при классификации структурных данных». Для тренировки ИИ ученые задействовали массивы информации, полученные в ходе моделирования молекулярной динамики. Такой подход открыл новые горизонты в понимании молекулярного устройства переохлажденной воды, что способно существенно повлиять на будущие изыскания в данной области.

Что сулит это открытие

Изучение переохлажденной воды имеет огромное значение для науки, ведь это явление затрагивает множество физических и химических процессов. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения расширяет возможности анализа сложных молекулярных структур, что может привести к прорывам в разных сферах, в том числе:

• материаловедении
• химии

Полученные данные лягут в основу будущих экспериментов и теоретических моделей, нацеленных на изучение аномальных свойств воды.