Tim naučnika sa Slobodnog univerziteta u Berlinu smislio je postupak izračunavanja početnog stanja Šredingerove jednačine pomoću veštačke inteligencije
Cilj kvantne hemije jeste da predvidi hemijske i fizičke osobine molekula na osnovu položaja njihovih atoma u prostoru, čime se izbegavaju laboratorijski ogledi koji zahtevaju značajne resurse i vreme. Generalno se to može postići rešavanjem čuvene jednačine austrijskog nobelovca Edvine Šredingera, ali u praksi je tako teško izvesti.
Nedavno je veštačka inteligencija (AI) korišćena za rešavanje Šredingerove jednačine u kvantnoj hemiji. Tim naučnika sa Slobodnog univerziteta u Berlinu smislio je postupak izračunavanja početnog stanja jednačine pomoću veštačke inteligencije (AI), prema skorašnjim rezultatima studije objavljene u časopisu Nature Chemistry. Rečeni metod dubokog učenja nemačkih istraživača u stanju je da ostvari kombinaciju računarske uspešnosti i tačnosti bez presedana, navodi se u izveštaju.
Veštačka inteligencija je promenila mnoga tehnološka i naučna područja – od računarske grafike do nauke o materijalima. „Verujemo da naš pristup može značajno uticati na budućnost kvantne hemije”, kaže profesor Frank Noe, predvodnik tima koji je neuronsku mrežu uredio na nov način da predstavlja talasne funkcije elektrona. Ova neuronska mreža, naime, može da nauči složene obrasce kretanja elektrona oko atomskog jezgra.
Dr Jan Herman sa Slobodnog univerziteta, koji je zamislio suštinske odlike metoda korišćenog u studiji, objašnjava da je specijalna osobina talasne funkcije elektrona antisimetrija, što znači da su ovo svojstvo morali da ugrade u neuronsku mrežu. Pomenuta karakteristika, poznata kao „Paulijev princip isključenja” (prema nemačkom nobelovcu Volgangu Pauliju), navela je autore da svoj pristup nazovu „Paulijeva mreža”. Ugrađivanje temeljnih zakona fizike u veštačku inteligenciju od suštinske je važnosti, jer je tako ona osposobljena da isporučuje smislena predviđanja u datom području naučnih istraživanja.
