E não é que AI resolve mais uma vez um grande desafio da Ciência?
Um modelo de inteligência artificial conseguiu resolver a equação de Schrödinger, um dos grandes desafios da Química e da Física.
Chega mais na #AIThreadBR
👇
Um modelo de inteligência artificial conseguiu resolver a equação de Schrödinger, um dos grandes desafios da Química e da Física.
Chega mais na #AIThreadBR
👇
Provavelmente você já ouviu o nome Schrödinger ao ouvir sobre o gato vivo e morto dele. Mesma pessoa.
Mas o que é a equação de Schrödinger?
Ela é essa equaçãozinha simpática aqui (e minha equação favorita na Física)
Mas o que é a equação de Schrödinger?
Ela é essa equaçãozinha simpática aqui (e minha equação favorita na Física)
Ela pode nos dar muita informação sobre como elétrons se comportam via um objeto chamado FUNÇÃO DE ONDA (Ѱ).
Essa função de onda nos diz qual é o comportamento de um elétron.
E ela poderia nos ajudar a obter informações das propriedades químicas e físicas das moléculas.
👇
Essa função de onda nos diz qual é o comportamento de um elétron.
E ela poderia nos ajudar a obter informações das propriedades químicas e físicas das moléculas.
👇
O problema dessa função de onda é que ela é uma entidade multi-dimensional e dificil de se calcular.
Na graduação de Física, a gente só resolve a equação para alguns casos especiais. E só existe uma solução analítica: o do Hidrogênio.
👇
Na graduação de Física, a gente só resolve a equação para alguns casos especiais. E só existe uma solução analítica: o do Hidrogênio.
👇
Ou seja, resolver essa equação e encontrar a função de onda é um trabalho beeeeeeeem complicado. Existe alguns métodos para isso, principalmente desenvolvidos por químicos (recomendo perguntar pro @vsdon99).
Mas os métodos são computacionalmente custosos.
👇
Mas os métodos são computacionalmente custosos.
👇
Foi então que um time alemão sugeriu usar deep learning para resolver esse problemão.
A ideia era então implementar uma rede neural capaz de receber as propriedades físicas e aprender a função de onda.
Ou seja, ela recebe as propriedades e cospe a função de onda.
👇
A ideia era então implementar uma rede neural capaz de receber as propriedades físicas e aprender a função de onda.
Ou seja, ela recebe as propriedades e cospe a função de onda.
👇
Algumas das propriedades que ela recebe é: número de elétrons no átomo, numero de elétrons com spin UP, numero de elétrons com spin DOWN, número de átomos e coordenadas.
[Foto do átomo de hidrogênio porque sim]
👇
[Foto do átomo de hidrogênio porque sim]
👇
A rede neural é também construída de forma a capturar a Física do sistema. Como, por exemplo, o principio de exclusão de Pauli que diz que em cada orbital pode existir apenas um elétron UP e um DOWN. Entre outras considerações físicas.
👇
👇
O resultado que eles tiveram foram surpreendentes: a rede neural conseguiu cuspir a função de onda de forma que a correlação de energia é de 97-99%.
Uma das vantagens que os autores dizem no paper é a flexibilidade que as redes neurais apresentam, diferente de outros métodos.
👇
Uma das vantagens que os autores dizem no paper é a flexibilidade que as redes neurais apresentam, diferente de outros métodos.
👇
Eles terminam o paper dizendo: "Esperamos que a introdução de redes neurais abra a possibilidade de utilizar os avanços do deep learning da última década em um novo campo [da Ciência]."
Incrível, não?
Incrível, não?
Falei recentemente de outra descoberta aqui:
https://twitter.com/import_robs/status/1333823248228880389
Referência: nature.com/articles/s4155…
Quem tiver interesse, falo de AI aqui e na @AIThreadBR!
Bom Natal e Ano Novo pra todo mundo!
Quem tiver interesse, falo de AI aqui e na @AIThreadBR!
Bom Natal e Ano Novo pra todo mundo!
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
