Исследователи Дэвид Пфау и Джеймс Спенсер представили новую архитектуру нейронной сети, получившую название FermiNet, способную эффективно решать уравнения квантовой механики для реальных систем. Это достижение, опубликованное в журнале Physical Review Research, открывает новые горизонты в расчетах, позволяя ученым не только лучше понимать, как электроны взаимодействуют друг с другом, но также и создавать новые материалы с помощью компьютерного моделирования.
FermiNet уже продемонстрировала свою эффективность, обеспечивая точные вычисления энергии атомов и молекул, что делает ее полезной для практического применения в химии. Архитектура сети способна моделировать квантовое состояние больших коллекций электронов — основных строительных блоков химических связей. Важным шагом стало открытие исходного кода FermiNet, доступного для научных сообществ по вычислительной физике и химии, что позволяет им использовать достигнутые результаты для решения широкого спектра проблем.
Совсем недавно, в августе 2024 года, команда ученых расширила функциональность FermiNet, адаптировав ее для решения задачи вычисления возбужденных состояний молекул. Это исследование уже имеет значимые результаты, в том числе достижение средней абсолютной ошибки в 4 мэв на простом, но сложном молекуле — карбоновом димере, что в пять раз точнее, чем у существующих методов.
Разработка FermiNet является результатом многолетних усилий в области квантовой химии и глубокого обучения, и ожидания от ее применения очень высоки. Ученые надеются, что инструменты, созданные на базе нейросети, помогут значительно продвинуться в понимании процессов, связанных с взаимодействием вещества со светом, что может иметь важные последствия для технологий, таких как солнечные панели, светодиоды и фотокатализаторы.