Физики нашли способ быстрее и дешевле моделировать поведение частиц в составе воды на квантовом уровне. В этом им помогли методы машинного обучения. Подробнее об этом рассказывает статья в The Journal of Chemical Physics.

Свойства самой привычной и простой, на первый взгляд, жидкости вызывают много вопросов. Почему вода самая плотная при температуре +4°C? Почему лед плавает, а снежинки имеют по шесть лучей? И далеко не на все вопросы можно найти логичное объяснение на уровне макромира. Поэтому за их решением ученые обратились к симуляциям на уровне электронов и нуклонов.

Поведение частиц, из которых состоит атом, можно описать при помощи диффузного облака, которое отражает вероятность нахождения этих частиц в конкретной точке пространства в определенный момент. Решая уравнение Шредингера, можно получить модели и предсказания об этих частицах в составе самых разных веществ. Но на сегодняшний день самые быстрые суперкомпьютеры не могут делать квантово-механические модели для более чем пары сотен атомов, или описывать их движение дольше, чем на протяжении наносекунды.

Чтобы преодолеть это ограничение и избежать дорогостоящих масштабных вычислений, ученые решили использовать нейросети. Алгоритм изучает взаимодействие между атомами, а затем делает быстрые предсказания об энергии системы и силах, действующих в ней. Однако при таком подходе величина ошибки слишком велика. Поэтому исследователи использовали машинное обучение для типичных и повторяющихся шагов в расчетах, оставив другие вычисления суперкомпьютеру. Для финального уточнения предсказаний использовались экспериментальные данные.

Одним из результатов применения этого метода стал ответ на вопрос, почему все снежинки имеют по шесть лучей. Согласно исследованию, квантовые флуктуации, из-за которых легкие атомы вроде водорода ведут себя скорее как рассеянное облако, чем как локализованная частица, способствуют гексагональной укладке молекул воды при замерзании. Это и придает снежинкам характерную форму.