Araştırmacılar, moleküllerin elektron davranışlarını simüle etmek için kullanılan zaman-bağımlı yoğunluk fonksiyonel teorisi (TDDFT) hesaplamalarını hızlandıran yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. OrbEvo adlı bu sistem, graph transformer mimarisi kullanarak moleküllerin dış elektrik alan etkisiyle değişen dalga fonksiyonlarını öğreniyor. Geleneksel TDDFT yöntemleri, optik absorpsiyon ve elektron dinamiği gibi özelikleri hesaplamak için çok ince zaman adımlarıyla tüm elektronik durumları simüle etmek zorunda kalıyor ve bu işlem oldukça zaman alıyor. Yeni model, moleküler simetriler ve dış elektrik alanların etkilerini dikkate alarak bu süreci önemli ölçüde hızlandırabiliyor. Bu gelişme, kimyasal reaksiyonların anlaşılması ve yeni malzemelerin tasarımı açısından büyük önem taşıyor.

arXiv — Kimyasal Fizik 0

Teknoloji & Yapay Zeka

21 Apr

Yapay Zeka'da Kuantum Hesaplama: Kararlılık Sorunu Çözüldü

Araştırmacılar, kuantum sistemlerin temel durumlarını hesaplamak için kullanılan yapay sinir ağlarının optimizasyonunda kritik bir kararlılık problemini çözdü. Variasyonel Monte Carlo yöntemi ile birleştirilen sinir ağı dalga fonksiyonları, kuantum sistemlerin yüksek doğrulukla analizi için güçlü araçlar sunuyor. Ancak bu sistemlerin pratik başarısı, dalga fonksiyonlarının verimli ve kararlı optimizasyonuna bağlı. SPRING adlı algoritmanın momentum parametresindeki hassasiyet sorunu, bilim insanlarını uzun süre meşgul etmişti. Yeni araştırma, bu parametrenin farklı değerlerinde sistemin nasıl davrandığını açıklığa kavuşturdu ve adaptif kontrol stratejileri geliştirdi. Bu ilerleme, kuantum hesaplama ve yapay zeka kesişiminde önemli pratik uygulamalar vaat ediyor.

arXiv (CS + AI) 0