Российский ИИ: революция в квантовой химии на горизонте!

🎉 Сегодня мы погружаемся в мир высоких технологий и научных открытий, где российские ученые сделали значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта и квантовой химии! 🔬✨

Недавно команда из Института Искусственного Интеллекта AIRI представила революционную систему, которая способна заметно ускорить расчеты, относящиеся к электронным плотностям молекул — одному из важнейших аспектов квантово-химических исследований. 📊🔍

Как всё было

Не секрет, что традиционные методы квантовой химии требуют огромных вычислительных ресурсов, а добавление даже одного атома в молекулу может вызвать катастрофический рост сложности расчетов. 🧬 Это особенно касается таких областей, как медицина или материаловедение, где расчеты сложных молекул — это не просто эксклюзив, а настоящая необходимость.

Новый подход — старые идеи

Инновационное решение команды основано на смешении проверенных временем математических методов и современных нейросетевых архитектур. 🕸️ Например, система интегрирует:

• Улучшенные структуры нейросетей
• Современные техники нормализации данных
• Математические принципы, которые известны с советских времен

По словам старшего научного сотрудника AIRI Константина Ушенин, это объединение старого и нового сделало расчеты в квантовой химии доступнее и быстрее.

Искусственный интеллект на подмогу

С каждым годом ученые используют ИИ для того, чтобы разгрузить вычислительные системы. Однако необходимо помнить, что нейросети требуют обучения на больших объемах данных, что обычно означает внушительные требования к памяти — иногда десятки терабайт и много времени подготовки. ⏳💾

И вот, российская команда предложила оригинальное решение, применив метод об оптимальном размещении точек на поверхности сферы — математическую решетку Лебедева, разработанную еще в 1980-х годах. Этот метод позволил сократить объем данных, необходимых для обучения, почти в 42 раза, а требования к памяти снизились почти в восемь раз! 😲📉

Быстрее, легче, лучше

Что особенно примечательно — теперь нейросеть обучается почти в четыре раза быстрее, чем ее предшественники. Это стало возможным благодаря снижению нагрузки на каналы передачи данных и упрощению вычислительной архитектуры. 🚀📈

Сравнительные испытания продемонстрировали, что российская система опережает свою европейскую соперницу, нейросетевую платформу DeepDFT, в расчетах для молекул с сложными атомами (такими как бром, йод и сера). При этом достигается почти в два раза меньшая погрешность в прогнозировании свойств молекул — что крайне важно при работе с соединениями из периодов таблицы Менделеева. 📅

Перспективы для науки и медицины

Эти достижения открывают перед учеными новые горизонты в разработке материалов и лекарств, особенно когда речь идет о ограниченных вычислительных ресурсах. 🔬🧪 Теперь мы можем не просто мечтать о новых открытиях, но и активно двигаться к их реализации!

В заключение, совершенствование искусственного интеллекта для квантово-химических расчетов — это не просто очередное научное достижение. Это шаг к тому, чтобы сделать науку более доступной, быстрой и эффективной. 🎓💡

Пусть время покажет, какие еще прорывы ждут нас в будущем благодаря этому замечательному решению!