|
Связь ИИ с фундаментальной физикой
|
|
|
|
Атомы - это сложные квантовые системы, состоящие из положительно заряженного ядра, окруженного отрицательно заряженными электронами. Когда несколько атомов объединяются, образуя молекулу, электроны составляющих атомов взаимодействуют сложным образом, что делает компьютерное моделирование молекул одной из сложнейших задач современной науки.
|
|
|
|
Исследователи из Берлинского института основ обучения и обработки данных (BIFOLD) в TU Berlin и Google DeepMind разработали новый алгоритм машинного обучения, который позволяет с высокой точностью моделировать динамику одной или нескольких молекул в течение длительного времени. Теперь их работа опубликована в журнале Nature Communications.
|
|
|
|
Эти так называемые методы молекулярно-динамического моделирования важны для понимания свойств молекул и материалов и могут найти потенциальное применение при разработке лекарств и дизайне материалов (например, для использования в солнечных панелях и батареях). Традиционные методы расчета взаимодействий электронов основаны на нахождении решений так называемого уравнения Шредингера.
|
|
|
|
Уравнение Шредингера описывает энергетические уровни, которые может принимать квантовая система, например, атомы или молекулы. Это общеизвестно сложная задача, и поиск решения для молекул, содержащих более нескольких десятков атомов, может занять несколько дней — даже на мощных компьютерах. Что еще хуже, для проведения молекулярно-динамического моделирования в течение длительного времени уравнение Шредингера необходимо решать тысячи или даже миллионы раз, в результате чего вычислительные затраты быстро превышают доступные сегодня вычислительные ресурсы.
|
|
|
"Моделирование таких взаимодействий и полученные в результате предсказания сложных процессов, таких как сворачивание белков или связывание между отдельными молекулами, являются давней мечтой многих химиков и материаловедов и позволили бы избежать многих дорогостоящих и трудоемких экспериментов", - объясняет исследователь BIFOLD Торбен Франк.
|
|
|
|
В последние годы методы машинного обучения (ML) сделали эту мечту достижимой. Вместо явного решения уравнения Шредингера они могут научиться напрямую предсказывать общий результат соответствующих электронных взаимодействий на атомистическом уровне, значительно сократив вычислительные затраты.
|
|
|
|
Затем сложность сводится к поиску эффективных алгоритмов для "обучения" системы машинного обучения взаимодействию электронов без их явного моделирования. Чтобы уменьшить сложность этой задачи, многие алгоритмы обучения используют тот факт, что физические системы следуют так называемым инвариантам.
|
|
|
|
Проще говоря, определенные свойства молекул остаются неизменными, когда молекулы перемещаются в пространстве, но относительные расстояния между отдельными атомами остаются неизменными — это означает, что машине не нужно изучать что-либо новое в этих случаях. Однако способ, которым эти инварианты обычно включаются в ML-модели, требует больших вычислительных затрат, что в конечном счете ограничивает скорость, с которой модели могут выполнять моделирование молекулярной динамики.
|
|
|
|
Чтобы устранить этот недостаток, ученые из BIFOLD разработали новый алгоритм обучения, который с самого начала отделяет инварианты от другой информации о химической системе. В отличие от предыдущих методов, которые требовали извлечения инвариантных компонентов из каждой операции в модели, этот новый подход упрощает процесс. Теперь модель ML позволяет зарезервировать наиболее сложные операции для действительно важной физической информации и значительно снизить общие вычислительные затраты.
|
|
|
|
"Моделирование, которое требовало месяцев или даже лет вычислений на высокопроизводительных компьютерных кластерах, теперь может быть выполнено в течение нескольких дней на одном компьютерном узле. Скачок в эффективности позволяет проводить моделирование в долгосрочном масштабе, что необходимо для понимания структуры, динамики и функционирования атомистических систем. Таким образом, это позволяет глубже проникнуть в самые сложные и фундаментальные процессы природы", - говорит исследователь BIFOLD доктор Стефан Хмела, возглавлявший исследовательский проект.
|
|
|
|
В будущем точное моделирование взаимодействия молекул с белками в организме человека может позволить исследователям разрабатывать новые лекарственные препараты без необходимости проведения экспериментов, экономя время и деньги и в то же время являясь более экологичными.
|
|
|
|
Чтобы продемонстрировать потенциальные возможности применения алгоритма, команда использовала новый метод ML для определения наиболее стабильной версии докозагексаеновой кислоты, жирной кислоты, которая является основным структурным компонентом человеческого мозга. Эта задача требует сканирования десятков тысяч потенциальных кандидатов с высокой точностью. До сих пор такой анализ был бы невозможен с помощью традиционных методов квантовой механики.
|
|
|
|
Как отметил профессор д-р Клаус-Роберт Мюллер, содиректор BIFOLD и главный научный сотрудник Google DeepMind, "Эта работа демонстрирует потенциал сочетания передовых методов машинного обучения с физическими принципами для преодоления давних проблем в области вычислительной химии. Это продолжает важнейшее направление исследований, направленное на расширение масштабов подходов ML до реалистичных химических систем, представляющих практический интерес".
|
|
|
|
Доктор Оливер Унке, старший научный сотрудник Google DeepMind, комментирует: "Ранее в этом году нам удалось масштабировать модели до тысяч атомов, но с новыми достижениями, подобными этому, может стать возможным переход к еще большему числу атомов".
|
|
|
|
В то время как в настоящее время становится доступным моделирование с десятками и сотнями тысяч атомов, некоторые структуры состоят из миллионов атомов и более. Следующее поколение алгоритмов должно быть способно точно моделировать системы таких размеров, что требует корректного описания дополнительных сложных физических взаимодействий на большом расстоянии.
|
|
|
|
Источник
|
