طور فريق من العلماء وسيلة لحساب الحالة الابتدائية لمعادلة شرودنجر في كيمياء الكم بواسطة الذكاء الاصطناعي ، وفقًا لدراسة حديثة في مجلة Nature Chemistry. تُعد التطبيقات المحتملة المترتبة لهذا التقدّم الأساسي في علم كيمياء الكم شاسعة.

تمكن الذكاء الاصطناعي من حل معادلة شرودنجر

تهدف كيمياء الكم إلى التنبؤ بالخصائص الفيزيائية والكيميائية للجزيئات فقط، باستخدام ترتيب ذراتها في فراغ ثلاثي الأبعاد، يمكن لهذا أن يجنبنا الحاجة للتجارب المختبرية البطيئة والمستهلكة للموارد المخبرية وفقًا لتقارير موقع Phys.org.

نظريًا يمكن القيام بذلك عبر حل معادلة شرودنجر، لكن أُثبِت أن تنفيذ ذلك عمليًا صعب جدًا.

أجرى هذه الدراسة علماء من جامعة فراي في برلين، إذ ابتكر الفريق طريقة تعلم عميقة قادرة على تحقيق تركيبة غير مسبوقة من الكفاءة الحسابية والدقة.

يأتي هذا في أعقاب العديد من التحولات في المجالات التكنولوجية والعلمية، بفضل الذكاء الاصطناعي من علم المواد إلى الرؤية الحاسوبية.

قال البروفيسور فرانك نوي، المؤلف الرئيس لهذه الدراسة: «نعتقد حقًا أن سعينا هذا قد يؤثر تأثيرًا ملحوظًا في كيمياء الكم».

الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق تمكن رسميًا من فك شيفرة معادلة شرودنجر - حساب الحالة الابتدائية لمعادلة شرودنجر - الدالة الموجية

لا مزيد من المفاضلة بين الدقة والتكلفة الحسابية

تعد دالة الموجة ذات أهمية واسعة بالنسبة لكيمياء الكم و معادلة شرودنجر على حد سواء؛ وهي دالة رياضية قادرة على تحديد السلوك الشامل للإلكترونات داخل الجزيئة، لهذه الدالة أبعاد متعددة؛ لذا يصعب للغاية التقاط طيف من الفروق الدقيقة التي توضح كيفية تأثير إلكترونات معينة في بعضها.

تترك العديد من طرق كيمياء الكم مهمة التعبير عن الدالة الموجية على عاتق صيغة السؤال المطروح، بدلًا من محاولة حساب الطاقة لجزيء محدد رياضيًا، لكن هذا يفرض الحاجة إلى تقديرات تقريبية، وذلك ما يحد من جودة التقديرات.

هناك طرق أخرى قادرة على تمثيل الدالة الموجية باستخدام عدد كبير جدًا من لبنات البناء الرياضية البسيطة، لكن هذه الطرق معقدة للغاية لدرجة أنها تجعل حساب الدالة الموجية لأكثر من مجرد حفنة صغيرة من الذرات غير عملي.

قال جان هيرمان مصمم السمات الهامة للطريقة الجديدة التي وُصِفت في الدراسة، من جامعة فراي في برلين: «إن تجاوز المفاضلة المعتادة بين الدقة والتكلفة الحسابية أعلى إنجاز في كيمياء الكم».

بناء الخصائص الفيزيائية في الشبكة العصبية للذكاء الاصطناعي

النظرية الأكثر شيوعًا حتى الآن هي النظرية الوظيفية للكثافة شديدة الفعالية من جهة التكلفة.

وأضاف هيرمان: «نعتقد أن نهج (مونتي كارلو الكمي) الذي نقترحه قد يكون مماثلًا لتلك النظرية، إن لم يكن أكثر نجاحً؛ لأنه يوفر دقة غير مسبوقة بتكلفة حسابية مقبولة».

صمم الفريق شبكة عصبية عميقة لتمثيل الدوال الموجية للإلكترونات، تعد طريقة جديدة تمامًا، وأوضح نوي: «بدلاً من النهج القياسي لتكوين الدالة الموجية من مكونات رياضية بسيطة نسبيًا، صممنا شبكة عصبية اصطناعية قادرة على تعلم الأنماط المعقدة لكيفية تواجد الإلكترونات حول النواة».

وأضاف هيرمان: «إحدى السمات المميزة لدوال الموجة الإلكترونية هي عدم تناسقها، فعندما يتبادل إلكترونان، يجب أن تغير الدالة الموجية إشارتها، كان علينا بناء هذه الخاصية في بنية الشبكة العصبية لنهج العمل».

استوحى الفريق اسم طريقة الذكاء الإصطناعي هذه من مبدأ استبعاد باولي-Pauli’s exclusion principle. ألهم هذا المبدأ الكمي الفريق المسؤول عن هذه الدراسة لتسمية طريقتهم الجديدة باسم شبكة باولي-Pauli’s Net.

إضافة إلى مبدأ استبعاد باولي هناك خصائص فيزيائية أساسية أخرى لدوال الموجة الإلكترونية.

يعود الفضل الأكبر في نجاح طريقة شبكة باولي إلى قدرتها على دمج تلك الخصائص في شبكة عصبية عميقة واحدة، بدلًا من السماح للتعلم العميق بالوصول إلى الحل فقط عبر مراجعة البيانات.

قال نوي: «إن تضمين الذكاء الاصطناعي لأساسيات الفيزياء أساسي لتنمية قدرته على الإتيان بتخمينات ذات مغزى في هذا المجال، هذا بالضبط ما يمكن العلماء فعله لتكون لهم مساهمة جوهرية في الذكاء الاصطناعي، وهو بالضبط ما يركز عليه فريقي».

التطبيقات المحتملة المترتبة على فك شفرة معادلة شرودنجر

بالطبع، ما تزال هناك العديد من العقبات أمام نوي وهيرمان للتغلب عليها قبل أن تكون طريقتهما النظرية جاهزة للتعامل مع التطبيقات الصناعية.

شدد الباحثان على أن هذا البحث أساسي ومهم ويمثل نهجًا جديدًا لمشكلة قديمة في العلوم الجزيئية والمادية وأنهم متحمسون للإمكانيات التي سيوفرها.

تطبيقات حل معادلة شرودنجر لكيمياء الكم واسعة؛ من الرؤية الحاسوبية إلى علم المواد، يمكن أن تؤدي إلى تقدم في منتجات تجارية لا يمكن للجنس البشري أن يتخيلها بعد، في الوقت الذي ما يزال فيه هذا الابتكار الثوري بعيدًا عن التطبيقات المسلم باستخدامها، فإنه وقت مشوق لمواصلة إحياء العلم في العالم.

اقرأ أيضًا:

إزالة الالتباس بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

فيس بوك يستخدم الذكاء الاصطناعي لحظر المنشورات الزائفة والخطرة

ترجمة: رياض شهاب

تدقيق: تسبيح علي

المصدر