Российские ученые улучшили нейронную сеть разработчика Deep Mind
Источник: Deepmind.com
Ученые из Российского квантового центра совместно с коллегами из НИТУ МИСиС повысили производительность фермионной нейронной сети (FermiNet), которая была создана британским разработчиком систем искусственного интеллекта DeepMind (напомним, что это дочерняя компания Google). Результаты этого исследования опубликованы в статье журнала International Journal of Quantum Chemistry.
Недавно инженеры улучшили детище DeepMind, получив лучшие результаты моделирования химических систем большего размера. В перспективе это может пригодиться как для создания новых материалов, так и для получения новых лекарств, а также новых видов топлива.В ходе эксперимента, выполненного при поддержке РНФ и Исследовательского центра Nissan, специалисты использовали не только нейросеть FermiNet, но и облачную платформу квантовых вычислений QBoard.
Обучив нейросеть на определенном массиве данных, ученые смогли смоделировать сложные молекулы азота, угарного газа, этилена, фтороводорода и ряда других соединений. Новый подход позволил моделировать более сложные системы из большего числа атомов, а также повысили точность классических вычислений.
«Комбинация методов машинного обучения и квантовой химии дает сегодня очень интересные результаты. Подобные междисциплинарные взаимодействия физиков, химиков, биологов, программистов приводят к обогащению классических подходов и таким интересным гибридным решениям как наш кейс», — подчеркнул Алексей Фёдоров, руководитель научной группы «Квантовые информационные технологии» Российского квантового центра.
