الإثنين، 04 يناير 2021 - 10:20 م

الهدف من كيمياء وفيزياء الكم، هو التنبؤ بالخصائص الجزيئية الكيميائية والفيزيائية بناءً على موضع ذراتها في الفضاء، وذلك وفقا لمعادلة العالم الشهير شرودنجر، علما بأنه من الصعب تحقيق ذلك عمليًا حتى الآن.

وفي تقرير نشره sputniknews، ففي الآونة الأخيرة، تم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لحل معادلة شرودنجر في كيمياء الكم، فقد طور فريق من العلماء في Freie Universität Berlin وسيلة لحساب الحالة الأساسية للمعادلة مع الذكاء الاصطناعي (AI)، وفقًا لنتائج الدراسة الأخيرة المنشورة في مجلة الكيمياء الطبيعية Nature Chemistry .

ووفقًا للتقرير، فإن طريقة التعلم العميق التي طورها باحثون ألمان قادرة على تحقيق مزيج غير مسبوق من الكفاءة الحسابية والدقة.

ولقد حول الذكاء الاصطناعي العديد من المجالات التكنولوجية والعلمية، من رسومات الكمبيوتر إلى علم ملموس، ويقول البروفيسور فرانك نوي، الذي قاد جهود الفريق: "نعتقد أن نهجنا قد يؤثر بشكل كبير على مستقبل كيمياء الكم". 

وصمم الفريق هذه الشبكة العصبية العميقة كطريقة جديدة لتمثيل وظائف الموجات للإلكترونات.

وأوضح البروفيسور قائلا: "بدلاً من النهج القياسي لتكوين الدالة الموجية من مكونات رياضية بسيطة نسبيًا، صممنا شبكة عصبية اصطناعية قادرة على تعلم الأنماط المعقدة لكيفية تواجد الإلكترونات حول النواة".

وأضاف دكتورجان هيرمان من Freie Universitat Berlin، الذي صمم السمات الرئيسية للطريقة المستخدمة في الدراسة، أن الميزة الخاصة لوظائف الموجة الإلكترونية هي عدم تناسقها، مما يعني أنه يتعين عليهم بناء هذه الخاصية في الشبكة العصبية حتى يعمل النهج.

وقد أدت هذه الميزة، المعروفة باسم "مبدأ استبعاد Pauli"، إلى قيام المؤلفين بتسمية أسلوبهم "PauliNet" إلى جانب مبدأ استبعاد باولي، فإن وظائف الموجة الإلكترونية لها خصائص فيزيائية أساسية أخرى، ويتمثل الكثير من النجاح المبتكر لشبكة PauliNet في أنها تدمج هذه الخصائص في الشبكة العصبية العميقة، بدلاً من ترك التعلم العميق يكتشفها بمجرد مراقبة البيانات.

ويقول نوي: "إن بناء الفيزياء الأساسية في الذكاء الاصطناعي أمر ضروري لقدرته على عمل تنبؤات ذات مغزى في هذا المجال". 

وتابع: "يمكن للعلماء تقديم مساهمة كبيرة في الذكاء الاصطناعي، وهذا بالضبط ما تركز عليه مجموعتي".