Araştırmacılar, kuantum kimya hesaplamalarında kullanılan F12 korelasyon yöntemlerinin verimliliğini artıran yeni bir basis seti geliştirdi. pANO-F12 adı verilen bu yöntem, moleküllerin elektronik yapısını incelerken hem yüksek doğruluk hem de hesaplama hızı sağlıyor. Geleneksel yöntemlerde basis setlerinin boyutunun artması hesaplama maliyetini önemli ölçüde yükseltiyor. Bu çalışma, Atomik Doğal Orbital yaklaşımından esinlenerek daha kompakt ama aynı zamanda etkili basis setleri yaratmanın yolunu buldu. Yeni yaklaşım, özellikle MP2-F12 ve CCSD(F12*) gibi açık korelasyon yöntemlerinde kullanıldığında basis seti yakınsama hızını önemli ölçüde artırıyor. Bu gelişme, büyük moleküllerin kuantum mekaniksel hesaplamalarını daha pratik hale getirebilir.

arXiv — Kimyasal Fizik 0

Teknoloji & Yapay Zeka

8 May

Yapay Zeka Kimyasal Simülasyonları Hızlandırıyor: OrbEvo Modeli

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