دانشمندان در حال ایجاد انقلابی در توانایی ما برای درک دنیای پیچیده مواد در سطح کوانتومی هستند. یک روش محاسباتی پیشگامانه و جدید توسعه یافته است که سرانجام یک چالش دیرینه را برطرف میکند: در نظر گرفتن دقیق اسپین الکترون.
در قلب این نوآوری، روش ضدتقارنسازی تطبیقیافته با اسپین (SAAM) قرار دارد؛ تکنیکی که ویژگی بنیادی اسپین الکترون را به طور مستقیم و دقیق در محاسبات مبتنی بر شبکههای عصبی ادغام میکند. سالها بود که روشهای متداول برای گنجاندن مؤثر اسپین با مشکل مواجه بودند و این امر اغلب منجر به عدم دقت، به ویژه در سیستمهای پیچیده، میشد. این رویکرد جدید که توسط رویچن لی، یوشی لیو، دو جیانگ و همکارانشان توسعه یافته است، تقارن دقیق اسپین را اعمال میکند و امکان مدلسازی رفتار الکترونها با دقت و کارایی بسیار بیشتری را فراهم میآورد.
این تیم SAAM را با روشهای کوانتومی مونت کارلو مبتنی بر شبکه عصبی (NNQMC) ترکیب کرد و از قدرت یادگیری عمیق برای ثبت همبستگیهای پیچیده بین الکترونها بهره برد. این چارچوب در واقع قوانین فیزیکی حاکم بر اسپین را به یک شبکه عصبی آموزش میدهد و از رویکرد «جعبه سیاه» فراتر رفته و مدلی اصولیتر و قابل تفسیرتر ایجاد میکند. نتیجه، یک نمایش فشرده و در عین حال قدرتمند از سیستمهای همبسته با استفاده از اوربیتالهای شبکه عصبی است.
گشودن رمز خوشههای پیچیده
یکی از موانع بزرگ در علم مواد، حل معادله چندجسمی شرودینگر است که رفتار ذرات متقابل را توصیف میکند. این امر به ویژه برای سیستمهایی مانند خوشههای آهن-گوگرد دشوار است که در فرآیندهای بیولوژیکی حیاتی هستند اما به دلیل ساختارهای الکترونیکی پیچیده و خطر «آلودگی اسپین» در محاسبات، مدلسازی آنها بسیار سخت است.
برای غلبه بر این مشکل، محققان SA-LapNet را ایجاد کردند؛ یک معماری نوین که از شبکههای عصبی عمیق برای تقریب تابع موج سیستم استفاده میکند. کلید موفقیت این روش، SAAM است که فرآیند یادگیری شبکه را با محاسبه گشتاورهای تحلیلی تابع موج مرتبط با توزیع اسپین، محدود میکند. این کار تضمین میکند که مدل نهایی به اسپین کل صحیح پایبند باشد و به طور چشمگیری خطاها را کاهش داده و پایداری را در طول آموزش افزایش دهد. با نمایش تابع اسپین در یک ساختار درختی دوتایی بازگشتی، این روش کارایی محاسباتی را نیز بهبود میبخشد.
نتایج چشمگیر هستند. SA-LapNet به طور مداوم به انرژی وردشی پایینتری دست مییابد – که یک معیار کلیدی برای دقت و پایداری است – در مقایسه با سایر روشها. اگرچه کمی کندتر از یک پیادهسازی پایه است، اما به طور قابل توجهی از رویکردهایی که از عبارات جریمه اسپین سنتی استفاده میکنند، بهتر عمل میکند و ثابت میکند که SAAM روشی مؤثرتر برای اعمال این ویژگی فیزیکی حیاتی است.
استانداردی جدید برای مدلسازی مواد
قدرت SAAM در چندین مسئله چالشبرانگیز به نمایش گذاشته شد. محققان با دقت شکافهای انرژی بین حالتهای منفرد و سهگانه را برای سیستمهای دو-رادیکالی محاسبه کردند و سپس با موفقیت این روش را برای محاسبات حالتهای برانگیخته دیمر کربن به کار بردند. آزمون نهایی با خوشههای آهن-گوگرد [Fe₂S₂] و [Fe₄S₄] انجام شد. SAAM توانست حالتهای اسپینی با انرژی پایین و شکافهای اسپینی آنها را با دقت تفکیک کند و بینشهای بیسابقهای در مورد ماهیت الکترونیکی آنها ارائه دهد.
یک مزیت قابل توجه این روش این است که تقارن دقیق اسپین را بدون نیاز به فراپارامترهای قابل تنظیم اضافی اعمال میکند، که اغلب مدلهای دیگر را پیچیده کرده و عدم قطعیت ایجاد میکنند. با جداسازی اجزای اسپینی و فضایی تابع موج، این روش یک چارچوب زیبا و استوار فراهم میکند. این کار نشاندهنده یک جهش بزرگ رو به جلو در علم مواد محاسباتی است و ابزاری قدرتمند برای پیشبینی خواص مولکولها و مواد با دقتی بینظیر ارائه میدهد. کارهای آینده احتمالاً بر روی مقیاسپذیری SAAM برای سیستمهای بزرگتر و پیچیدهتر تمرکز خواهند کرد و مرزهای جدیدی را در شیمی کوانتومی و کشف مواد باز خواهند کرد.
اطلاعات بیشتر را از منبع مطالعه کنید: Quantum Zeitgeist