​Искусственный интеллект "отправили" изучать поведение воды 

Исследователи используют модели машинного обучения для лучшего понимания фазовых изменений воды.

Новое исследование, проведенное в Технологическом институте Джорджии, использует модели машинного обучения для лучшего понимания фазовых изменений воды, что открывает новые возможности для лучшего теоретического понимания различных веществ.

Вода озадачивала ученых на протяжении десятилетий. Последние лет 30 лет они предполагали, что при охлаждении до очень низкой температуры, например -100 градусов по Цельсию, вода может разделяться на две жидкие фазы с разной плотностью.

Подобно нефти и воде, эти фазы не смешиваются и могут помочь объяснить некоторые другие странности поведения воды, например, то, что она становится менее плотной по мере охлаждения.

Однако изучить это явление в лаборатории практически невозможно, поскольку при таких низких температурах вода быстро кристаллизуется в лед.

С помощью новой методики исследователи нашли убедительные вычислительные доказательства в поддержку перехода воды в жидкое состояние, которые могут быть применены к реальным системам, использующим воду для работы.

«Мы делаем это с помощью очень подробных расчетов квантовой химии, которые пытаемся максимально приблизить к реальной физике и физической химии воды», — сказал Томас Гартнер, доцент Школы химической и биомолекулярной инженерии Технологического института Джорджии.

«Это первый раз, когда кто-то смог изучить этот переход с такой степенью точности».


источник: Ferra.ru, фото из открытого доступа



+1
20:13
420
Нет комментариев. Ваш будет первым!