Ai aprenderá a comprender la ecuación de Schrödinger

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La ecuación de Schrödinger es famosa por su dificultad de resolver y una pesadilla para los físicos cuánticos. Ai dijo: No es un gran problema.

Científicos del Departamento de Física e Informática de la Universidad Libre de Berlín en Alemania desarrollaron recientemente conjuntamente un método de inteligencia artificial (IA) para resolver el estado fundamental de la ecuación de Schrödinger en el campo de la química cuántica, rompiendo a través del método tradicional en términos de precisión y dilema de eficiencia computacional.

El artículo relacionado se publicó en "Nature Chemistry" el 21 de febrero de 65438. Frank Noé, que dirigió el trabajo, cree que este enfoque podría tener un enorme impacto en el futuro de la química cuántica.

La química cuántica es el estudio de la química desde una perspectiva cuántica. Su objetivo principal es evitar experimentos costosos, laboriosos y que consumen mucho tiempo y predecir las propiedades químicas y físicas de las moléculas y los resultados de las reacciones químicas únicamente a través de la distribución espacial de los átomos que forman las moléculas. Esto puede lograrse en teoría resolviendo la ecuación de Schrödinger, pero es extremadamente difícil en la práctica. Hasta ahora, los científicos no han encontrado una manera eficiente de resolver con precisión ninguna molécula.

La química cuántica es química sin tubos de ensayo ni matraces.

Por otro lado, ¿qué tipo de ecuación es la ecuación de Schrödinger? ¿Por qué es tan difícil de entender?

Sabemos que en la mecánica clásica, el movimiento de un objeto puede describirse mediante la segunda ley de Newton (F=ma). Pero en el mundo cuántico microscópico, es diferente. El comportamiento de las partículas microscópicas sigue un conjunto de leyes mucho más complejo, que debe describirse mediante la ecuación de Schrödinger.

En 1926, el famoso físico austriaco Schrödinger propuso una gran ecuación que sentó las bases de la mecánica cuántica. En el mundo cuántico, el estado de un sistema microscópico no está determinado por el valor de algunas cantidades mecánicas específicas, sino por la función de las cantidades mecánicas, es decir, la función de onda. Cómo cambia la distribución de probabilidad de una cantidad mecánica con el tiempo se puede resolver resolviendo la ecuación de Schrödinger de la función de onda.

Por eso el trabajo central de la química cuántica es resolver la ecuación de Schrödinger. Las propiedades químicas de las moléculas y los resultados de las reacciones químicas están determinados esencialmente por el comportamiento de los electrones alrededor del núcleo.

¡Toca la pizarra! Schrödinger no sólo tenía gatos, sino también ecuaciones.

Aunque el profesor ha escrito la fórmula en la pizarra, aún resulta difícil aplicarla para resolver el problema. Hasta ahora, el hombre sólo ha "comprendido" el átomo de hidrógeno mediante la ecuación de Schrödinger, el sistema más simple que consta de un solo protón y un electrón extranuclear. Para otros átomos, esta comprensión se ha reducido considerablemente.

Para sistemas más complejos como las moléculas, las funciones de onda son aún más difíciles de capturar en profundidad cómo interactúan sutilmente los electrones.

De hecho, la mayoría de métodos de química cuántica han renunciado a resolver directamente la función de onda y sólo persiguen la determinación de la energía de una determinada molécula. Esto requiere cálculos aproximados, sacrificando la calidad de la predicción, o requiere métodos matemáticos complejos que son difíciles de poner en práctica.

El físico austriaco Schrödinger

El mayor valor del resultado de esta investigación de la Universidad Libre de Berlín es que rompe el dilema de la exactitud y la eficiencia computacional y proporciona una precisión sin precedentes.

Jan Hermann, otro autor del artículo, mencionó que el método de cálculo más popular en este campo es la teoría del funcional de densidad, que es muy eficiente desde el punto de vista computacional, y su profundo "Monte Carlo cuántico" no será inferior. .

A diferencia del método tradicional de dividir la función de onda en módulos matemáticos relativamente simples, el equipo de investigación diseñó una red neuronal profunda artificial que puede aprender el complejo patrón de distribución de los electrones alrededor del núcleo. El llamado aprendizaje profundo se refiere a un método que utiliza algoritmos jerárquicos de aprendizaje automático para extraer información estructurada de conjuntos de datos masivos.

Por supuesto, la IA puede derrotar a Ke Jie aprendiendo decenas de millones de partidas de ajedrez por sí misma, y ​​el autoaprendizaje de la mecánica cuántica es un poco "sobreestimar sus capacidades". Los físicos también integran propiedades físicas básicas de funciones de onda electrónicas, como el principio de exclusión de Pauli, en redes neuronales artificiales, inyectando el "alma" de la mecánica cuántica en la IA y convirtiéndose en el toque final.

Autor: Yu