Un algorithme révolutionnaire peut résoudre l'équation de Schrödinger pour des molécules arbitraires dans un délai raisonnable et sans impliquer de superordinateurs. Cela permet, sans expériences de terrain laborieuses et coûteuses, de déterminer les propriétés de base d'une substance avec une probabilité élevée.
Le développement a été présenté par des scientifiques allemands de l'Université libre de Berlin (Freie Universität Berlin). Ils ont décrit les spécificités du développement et de la formation d'un réseau de neurones profonds PauliNet dans un article publié dans la revue à comité de lecture Nature Chemistry. Le matériel n'étant disponible que sur abonnement, ses principales thèses peuvent également être étudiées dans la prépublication publiée sur le portail arXiv un an plus tôt. Depuis, les travaux scientifiques ont été considérablement complétés, avec notamment des résultats pratiques, mais une publication préliminaire donne également une idée générale de la technologie.
L'algorithme PauliNet tire son nom du principe de Pauli, l'une des règles fondamentales de la mécanique quantique. Selon ce principe, deux ou plusieurs électrons dans les atomes ne peuvent pas être dans les mêmes états quantiques. C'est-à-dire que lors de l'échange d'électrons, leur fonction d'onde change de signe. Cette antisymétrie, ainsi qu'un certain nombre d'autres postulats de la physique quantique, ont été « câblés » dans le réseau de neurones profonds à la fois. Mais elle avait déjà appris d'autres propriétés des particules élémentaires - en particulier, les lois complexes de la distribution des électrons sur les couches autour des noyaux des atomes.
Sur la base de ces données, le réseau de neurones a appris à explorer des molécules arbitraires à l'aide de méthodes de Monte Carlo quantiques. Ils consistent à résoudre les équations de Schrödinger pour un grand nombre de particules. La principale difficulté pour effectuer de telles tâches est la nécessité d'une grande puissance de calcul pour déterminer la fonction d'onde multiparticulaire. Habituellement, des méthodes plus simples sont utilisées, telles que la théorie fonctionnelle de la densité (DFT) ou les clusters couplés (CC).
Cependant, de telles simplifications créent un certain nombre de limitations et sont pratiquement inutiles pour de nombreuses connexions. En conséquence, les physiciens et les chimistes doivent constamment rechercher des compromis: soit une faible précision, mais des calculs relativement rapides, soit une précision élevée, mais en même temps, il est nécessaire de rechercher sur quel "matériel" tout cela peut être calculé. Et dans la plupart des cas, il n'y a pas de choix particulier: les molécules complexes sont trop résistantes, même pour les supercalculateurs modernes et les systèmes informatiques distribués.
Et le réseau de neurones PauliNet a réussi à créer sa propre méthode de calcul des fonctions d'onde. Cet algorithme est capable de résoudre les équations de Schrödinger pour presque toutes les molécules dans un délai raisonnable.
Dans les exemples ci-dessus, les auteurs de cette intelligence artificielle ont déterminé les propriétés d'un certain nombre de composés en quelques dizaines d'heures de fonctionnement de cartes graphiques ordinaires d'ordinateurs personnels. Ainsi, des scientifiques allemands ont trouvé un nouveau moyen extrêmement efficace de calculer l'état fondamental de molécules arbitraires.