Физика

Всем привет! На связи снова Константин Ушенин из AIRI, и мы продолжаем говорить о глубоком обучении в квантовой химии. В прошлом посте мы немного разобрались в том, что такое молекула, как её представлять в компьютере, и как работают графовые нейронные сети.

В этот же раз я расскажу о том, какие результаты в этой области получила наша команда. Речь пойдет о новой архитектуре для предсказания электронной плотности LAGNet, про которую у нас недавно вышла статья в Journal of Cheminformatics [1]. Мы применили несколько интересных усовершенствований к модели DeepDFT, что позволило в 8 раз снизить требование к объёму необходимых данных и в целом сделало выучивание плотности более эффективным.

В этой статье мы познакомимся с эффектом Доплера, но не так, как об этом рассказывается в школьном учебнике физики, а посредством своих любопытных глазок и ушек. Поможет нам в этом специально разработанное мной приложение для Андроид-смартфона.

Статья предназначена для девочек и мальчиков, а также их родителей.

Космос бесконечен, полон звёзд и планет, и, казалось бы, должен кишеть жизнью. Миллиарды галактик, триллионы звёзд, бесчисленные миры - вероятность того, что мы одиноки во Вселенной, кажется исчезающе малой. И всё же, несмотря на десятилетия поисков, мы не нашли ни малейшего следа инопланетных цивилизаций. Ни радиосигналов, ни загадочных космических артефактов, ни визитов зелёных человечков. Этот диссонанс между ожидаемой обитаемостью космоса и его оглушительной тишиной получил название парадокса Ферми. Одно из объяснений этой загадки - гипотеза "тёмного леса", предложенная китайским писателем Лю Цысинем, которая рисует космос как место, где цивилизации скрываются, боясь быть обнаруженными.

Всем привет! Меня зовут Константин, и я занимаюсь вопросами глубокого обучения в естественных науках в AIRI.

Среди всех достижений глубокого обучения большие языковые модели — пожалуй, самые заметные. Однако помимо работы с текстами у нейросетей есть хорошие перспективы в области биологии, химии, физики и других наук. Можно вспомнить, например, последние Нобелевские премии за архитектуру AlphaFold.

Мы в AIRI активно интересуемся этим прогрессом, в особенности применением глубокого обучения для квантовой химии. Недавно нашу статью про предсказание электронной плотности с помощью нейросетей приняли в Journal of Cheminformatics [1], и мне бы хотелось рассказать, что именно мы там сделали.

Но в первой части своего рассказа я хотел бы сделать введение в тему, в частности, поговорить о том устроены целевые значения для предсказания свойств молекул, и что такое геометрические графовые нейронные сети.

В статье представлен сравнительный анализ девяти схем раскладки труб водяного теплого пола. Исследование проведено методом численного моделирования для типового помещения с акцентом на зону у наружной стены, однако важно понимать, что в реальных условиях эксплуатации не существует универсального «идеального» варианта.

Тем не менее, данное моделирование позволяет сравнить эффективность разных схем и определить, в каких случаях каждая из них будет предпочтительнее. 

На создание данной статьи меня подтолкнул вот этот материал. Эта статья является по большей частью переводом первой части оригинала, которая мне показалась особенно важной и интересной, но всё-таки это не просто перевод, а, скажем так, творческое переосмысление изначально написанного. Перевод я разбавил дополнительными важными на мой взгляд вставками и некоторыми собственными мыслями.

• координатой,
• импульсом,
• спином,
• квантовыми числами (заряд, цветовой заряд в КХД и т. д.).

Международная группа физиков выпустила исследование, согласно которому многие физические явления можно объяснить тем, что наша Вселенная не возникла из «сингулярности», как ранее предполагал Большой взрыв, а образовалась внутри сверхмассивной чёрной дыры.

По этой теории, материя внутри коллапсирующего облака достигла состояния высокой плотности, но вместо того, чтобы сжаться в бесконечную сингулярность, она «отскочила назад, как сжатая пружина» из-за накопленной энергии, создав нашу Вселенную.

Это объясняет многое о тёмной материи и позволяет убрать ряд парадоксов. А весь секрет, оказывается, состоял в белых карликах, живущих сотни триллионов лет.

Человеческий разум — это, пожалуй, самая загадочная сущность во Вселенной. Мы способны мечтать, рассуждать, создавать искусство и постигать законы космоса, но как именно возникает сознание, остаётся тайной. В последние десятилетия появилась смелая гипотеза: возможно, ключ к разгадке сознания лежит в мире Квантовой физики, где частицы ведут себя непредсказуемо, а реальность зависит от наблюдателя. Может ли Квантовая механика, описывающая поведение атомов и субатомных частиц, объяснить природу нашего разума? Или это лишь красивая идея, балансирующая на грани науки и философии?

Большинство из тысяч экзопланет, открытых к настоящему времени, были обнаружены при помощи транзитного метода. Далёкая планета, проходя по диску своей звезды, немного затмевает её. Такое изменение яркости минимальное, но строго периодическое, поэтому хорошо поддаётся измерению. Более того, этот метод работает, прежде всего, при использовании космических телескопов, среди которых наиболее значительный объём данных удалось собрать двум аппаратам: Kepler и TESS, причём Kepler работал с 2009 по 2018 год, а TESS продолжает работу с 2018 года до наших дней. Однако сравнительно малоизвестно, что истоки транзитного метода уходят в начало 1990-х, когда он был впервые опробован при наблюдении за пульсарами. Напомню, что пульсар – это нейтронная звезда (остаток от коллапса более крупной звезды), испускающая периодические радиоимпульсы. Первые пульсары были открыты в 1967 году и настолько удивили астрономическое сообщество, что их импульсы даже приняли за сигналы инопланетян. Тем не менее, откуда вообще у пульсаров могут появиться планеты, и какие условия могут на этих планетах складываться? Под катом поищем ответы на эти вопросы.

Привет, я Артем Дембицкий, аспирант программы «Науки о материалах» и стажёр‑исследователь Центра энергетических технологий Сколтеха, а также младший научный сотрудник команды «Дизайн новых материалов» Института AIRI. Мы с коллегами используем модели машинного обучения для разработки новых материалов с улучшенными свойствами.

Недавно статья с результатами нашего исследования вышла в npj Computational materials — журнале из семейства Nature. Совместными усилиями Сколтеха и AIRI мы оценили применимость машинного обучения для ускоренного поиска литий‑ионных проводников, а также показали практический пример использования универсальных межатомных потенциалов для подбора защитных покрытий катодов твердотельных аккумуляторов.

В этой статье хотелось поделиться подробностями нашей работы, а также в целом рассказать об этих материалах и о том, как их ищут.

Тонкая настройка Вселенной – последний оплот сторонников разумного замысла в сражении с атеистами, прибежище для тех, кто уже не в силах отрицать законы физики и дарвиновскую эволюцию, но всё ещё верит в сверхъестественную силу, которая заблаговременно позаботилась о нашем благополучии и предопределила наперёд всю космологическую эволюцию. Якобы невозможность существования разумной жизни во вселенных с другими значениями фундаментальных констант – самое явное доказательство, что мир был сотворён Богом, настроившим физические параметры так, чтобы мы могли появиться и жить в разумно устроенном мире. Научной альтернативой этому объяснению считается инфляционная мультивселенная, в которой существуют все возможные миры со всеми значениями констант. Большинство этих миров необитаемы, а наша вселенная пригодна для жизни просто потому, что в других вселенных некому задавать вопросы о тонкой настройке. В данной статье мы попробуем кратко разобрать столь обширную тему с точки зрения современной космологии и понять, какая теория ближе всех подошла к решению этой проблемы. В процессе мы выясним, поставила ли наука точку в вопросе о наличии или отсутствии в эволюции Вселенной разумного замысла, а также узнаем, есть ли сегодня хоть какое-то основание для антропоцентризма и веры в Творца.

Время — это неуловимая река, которая несёт нас от прошлого к будущему, никогда не позволяя повернуть назад. Мы живём в мире, где чашки разбиваются, но не собираются сами собой, где звёзды рождаются и умирают, а воспоминания о вчерашнем дне не становятся предчувствием завтрашнего. Но почему время движется только в одном направлении? Почему мы не можем перемотать плёнку жизни назад? Ответ на этот вопрос кроется в загадочной силе, называемой энтропией, и в концепции "стрелы времени", которая связывает физику с самой природой реальности. Давайте отправимся в путешествие через космос, молекулы и философию, чтобы понять, почему время так неумолимо движется вперёд.

Какие ассоциации у вас вызывает слово «граф»? Возможно, если ваш склад ума социально‑гуманитарный, то граф для вас — это средневековый титул. Если же вы склонны мыслить физико‑математически, то при слове «граф» вы сразу же представляете соответствующий математический объект. Забавно, но между средневековым титулом и графом, как математическим объектом нет ровно ничего общего. Однако математический граф — это именно то, что удивительным образом объединяет российского нейробиолога К.В. Анохина и британского физика‑математика С. Вольфрама, а точнее их концепции: у первого — о мозге и разуме, у второго — о Вселенной.

Мощная математическая техника используется для моделирования таяния льда и других явлений. Но у учёных долгое время были опасения по её использованию из-за некоторых «кошмарных сценариев». Новое доказательство устранило это препятствие.