Symulator zamarzania wody? Brzmi śmiesznie, ale to ogromny przełom

Sztuczna inteligencja ma wiele zastosowań: od generowania piosenek Nirvany, poprzez tworzenie obrazów z komend tekstowych, aż po rozpoznawanie rozgniecionych komarów.

Jednak dziś amerykańscy naukowcy przychodzą z bardziej złożonym wyzwaniem, gdyż zespołowi z Uniwersytetu Princeton udało się przeprowadzić niezwykle dokładną symulację początkowych etapów formowania się lodu. Dokonali tego poprzez zastosowanie sztucznej inteligencji do rozwiązywania równań, które określają kwantowe zachowanie poszczególnych atomów i cząsteczek.

Wyniki swojej pracy uczeni opublikowali w czasopiśmie Proceedings of the National Academy of Sciences. W artykule opisują oni sposób powstania i przebieg symulacji tego jak cząsteczki wody ze stanu ciekłego przechodzą w stan stały - lód. Symulacja tego typu dokonana z kwantową dokładnością jeszcze kilkanaście lat temu była uważana za nieosiągalną, ze względu na ilość mocy obliczeniowej, jakiej wymaga. Symulacja amerykańskich uczonych stała się możliwa dzięki głębokim sieciom neuronowym oraz superkomputerowi Summit.

Grupie uczonych przewodniczył Roberto Car, profesor Chemii na Uniwersytecie Princeton. Jednocześnie Car jest jednym z pionierów symulacji zachowań molekularnych w oparciu o podstawowe prawa kwantowe, do których uczeni zabierali się już 35 lat temu.

Prawa mechaniki kwantowej "dyktują", jak atomy wiążą się ze sobą, tworząc molekuły i jak molekuły łączą się ze sobą, tworząc wszystko co nas otacza.

Zdaniem uczonych możliwość modelowania początkowych etapów zamarzania wody, procesu zwanego nukleacją lodu, może poprawić dokładność modelowania pogody i klimatu, a także innych procesów przetwarzania, takich jak błyskawiczne zamrażanie żywności.

Główny autor badania opublikowanego 8 sierpnia, Roberto Car, był również współwynalazcą podejścia polegającego na wykorzystaniu podstawowych praw mechaniki kwantowej do przewidywania fizycznych ruchów atomów i cząsteczek. Car oraz Michele Parrinello, fizyk pracujący obecnie w Istituto Italiano di Tecnologia we Włoszech, opublikowali swoje podejście, znane jako "ab initio" (łac. "od początku") dynamiki molekularnej, w przełomowej pracy z 1985 roku.

Jednak obliczenia kwantowo-mechaniczne są skomplikowane i wymagają ogromnej mocy obliczeniowej. W latach 80. komputery mogły symulować zaledwie sto atomów w czasie kilku bilionowych części sekundy. Późniejszy postęp w dziedzinie obliczeń i pojawienie się nowoczesnych superkomputerów zwiększyło liczbę atomów i czas trwania symulacji, ale wynik był daleki od liczby atomów potrzebnych do obserwacji złożonych procesów, takich jak nukleacja lodu.

Sztuczna inteligencja dostarczyła uczonym potencjalnego rozwiązania. Naukowcy wytrenowali sieć neuronową - nazwaną tak ze względu na jej podobieństwo jej działania do pracy ludzkiego mózgu - aby rozpoznawała stosunkowo niewielką liczbę wybranych obliczeń kwantowych. Po przeszkoleniu sieć neuronowa jest w stanie obliczać siły między atomami, których nigdy wcześniej nie widziała, z kwantową dokładnością.

Jak mówią uczeni, kamieniem milowym w zastosowaniu sztucznej inteligencji do modelowania molekularnego było opracowanie metody na zastosowanie głębokich sieci neuronowych do modelowania kwantowo-mechanicznych sił międzyatomowych przez jednego z absolwentów Uniwersytetu Princeton, Linfenga Zhang. Zhang swą metodę nazwał "dynamiki molekularnej o głębokim potencjale".

We właśnie zaprezentowanej pracy zespół Roberto Cara zastosował metodę Zhanga do podjęcia się wyzwania, jakim jest symulacja nukleacji lodu. Używając dynamiki molekularnej o głębokim potencjale, byli w stanie przeprowadzić symulacje do 300 tysięcy atomów przy użyciu znacznie mniejszej mocy obliczeniowej, przez znacznie dłuższy czas niż było to wcześniej możliwe. Symulacje przeprowadzili na Summit, jednym z najszybszych na świecie superkomputerów, znajdującym się w Oak Ridge National Laboratory w stanie Tennessee.

Jak mówi Pablo Debenedetti, jeden z członków zespołu Roberto Cara, symulacja przeprowadzona na komputerze Summit jest jednym z najlepszych badań nad nukleacją lodu.

Obecnie modele klimatyczne uzyskują szacunki dotyczące szybkości nukleacji lodu głównie z obserwacji poczynionych w eksperymentach laboratoryjnych. Jednak owe dane są opisowe i są ważne jedynie w ograniczonym zakresie warunków możliwych do odtworzenia w laboratoriach.

W opozycji do tego stoją symulacje molekularne, które mogą przewidzieć znacznie szersze spektrum sytuacji, i mogą oszacować powstawanie lodu w ekstremalnych warunkach temperatury i ciśnienia, takich jak np. powierzchnie innych planet.