ИИ ускорил расчеты квантовых взаимодействий в материалах в 10 000 раз

Ученые из Калифорнийского технологического института (Caltech) разработали метод на основе искусственного интеллекта, который кардинально ускоряет вычисления квантовых взаимодействий в материалах. Новая работа сосредоточена на взаимодействиях между атомными колебаниями (фононами), которые определяют такие свойства материалов, как теплопроводность, тепловое расширение и фазовые переходы.

Профессор Марко Бернарди и его аспирант Яо Лоу разработали технику машинного обучения, которая анализирует многомерные тензоры, кодирующие фононные взаимодействия. Метод использует тензорное разложение CANDECOMP/PARAFAC, адаптированное для соблюдения симметрии физической задачи.

«Расчеты для четырех-фононных взаимодействий — это кошмар. Для сложных материалов эта задача занимала недели. Теперь мы можем выполнить их за 10 секунд», — заявил Бернарди.

Новый подход позволяет компьютерам выполнять расчеты теплопереноса и динамики фононов в 1000–10 000 раз быстрее, чем современные методы, при сохранении точности. Это открывает возможности для высокопроизводительного скрининга тепловых свойств материалов в крупных базах данных.

Исследование опубликовано в журнале Physical Review Letters. Метод потенциально может быть расширен для вычисления всех квантовых взаимодействий, что позволит получить энциклопедические знания о поведении частиц и возбуждений в материалах.