Изследователи от Университета на Ню Мексико и Националната лаборатория в Лос Аламос представиха нов изчислителен подход за решаване на една от най-сложните задачи в статистическата физика – изчисляването на конфигурационни интеграли. Тяхната система, наречена THOR (Tensors for High-dimensional Object Representation) използва алгоритми на тензорни мрежи и машинно обучение за моделиране на взаимодействието между атомите в материалите.
Конфигурационният интеграл, описващ взаимодействията между частиците, е изключително сложен за изчисление, особено при екстремни налягания или фазови преходи. Традиционните методи, като молекулярната динамика, изискват седмици на изчисления на суперкомпютри и дават само приблизителни отговори поради „проклятието на измеренията“ – експоненциалния ръст на сложността с увеличаването на броя на променливите.
„Решаването на конфигурационния интеграл по традиция се считаше за невъзможно, тъй като класическите методи за интегриране биха отнели време, надхвърлящо възрастта на Вселената.“
отбеляза професор Димитър Пецев
THOR преобразува тази нерешима задача, представяйки огромния многомерен набор от данни под формата на поредица от по-малки свързани части с помощта на метода „тензорна верига“. Специална версия на алгоритъма също така открива кристални симетрии в материала, което значително намалява обема на изчисленията.
При тестове върху материали като мед, аргон под налягане и олово в процес на фазов преход, THOR възпроизведе резултатите, получени по-рано в усъвършенствани симулации на Лос Аламос, но над 400 пъти по-бързо. Изчисления, които отнемаха хиляди часове, сега се извършват за секунди.
„Този пробив замества вековните симулации и приближения на конфигурационния интеграл с изчисления от първите принципи.“
заяви водещият автор на изследването Дак Чьонг
Гъвкавостта на платформата позволява да се анализират материали в най-различни условия, което я прави ценен инструмент за материалознание, физика и химия. Проектът THOR е достъпен в GitHub.
Всичко важно от света на технологиите, директно в пощата ти.
С абонирането приемате нашите Условия и Политика за поверителност. Може да се отпишете с един клик по всяко време.
Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Google Новини, TikTok, Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iPhone, Huawei, Google Chrome, Microsoft Edge и Opera!
