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雷火电竞平台-开发出了一种人工智能办法,处理物理中“抽样问题”的全新方法

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自在柏林大学一组科学家开发了一种人工智能(AI)办法,为核算物理中“抽样问题”供给了一种全新的处理方案。采样问题是资料和分子的重要性质,实际上不能经过直接模仿核算机中原子的运动来核算,由于所需的核算才干即便关于超级核算机来说也太大了。该团队开发了一种深度学习办法,大大加快了这些核算的速度,使之适用于曾经难以处理的使用程序。自在柏林大学教授、该研讨的首要作者弗兰克诺埃博士解说说:人工智能正在改动咱们日子的一切范畴,包含咱们做科学的办法。

几年前,所谓的深度学习办法在模式辨认方面打败了人类专家,无论是阅览手写文本仍是从医学图画中辨认癌细胞。自这些打破以来,人工智能研讨飞速发展。每天咱们都会看到使用范畴的新发展,而传统办法现已让咱们停滞不前多生抽和老抽的区别年。

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信任,新办法或许是核算物理范畴的巨大进步,其研讨结果宣布在《科学》上。核算物理的意图是依据资料或分子组成成分的相互作用来核算资料或分子的性质,无论是金属的熔化温度,仍是抗生素是否能与细菌的分子结合然后使其失效。

运用核算办法,能够在核算机中雷火电竞平台-开发出了一种人工智能办法,处理物理中“抽样问题”的全新方法核算这些性质,而且能够进步资料的性质或特定药物的功率。进行这种核算时的首要问题之一是巨大的核算成本,理论上,有必要考虑每一个单一的结构,这意味着一切原子在空间中的方位,核算其概率,然后取平均值。但这是不或许的,由于即便是小分子,或许的结构数量也是天雷火电竞平台-开发出了一种人工智能办法,处理物理中“抽样问题”的全新方法文数字。因而,一般的办法是模仿分子动态运动和涨落,因而只对那些很或许发作的结构进行采样。不幸的是,这样的模仿往往十分贵重,即便在超级核算机上也做不到,这便是采样问题。

No教授团队的人工智能办法是处理抽样问题的一种全新办法,不是用很小的过程来模仿分子运动,而是直接找到高概率结构,而把数量更多的低概率结构留在后边。在那之后,核算十分廉价,人工智能办法是这种办法起作用的要害。例如把一滴墨水放进一个装满水的浴缸里,墨水滴分隔并与水混合。现在要找到墨水分子,假如咱们经过从浴缸中随机挑选分子来做到这一点,这将是十分低效的,将不得不彻底清空浴缸才干找到一切的墨水。

取而代之的是,运用人工智能,经过可逆的神经网络学习水活动,它跟着时刻的推移分配墨水。有了这样的网络,能够回转流量,基本上回转时刻,然后在开端的液滴中找到一切墨水分子,而不用查找浴缸的其余部分。在该办法预备投入工业使用之前,仍有许多应战需求处理,这是基础研讨,但这是一种全新的办法来雷火电竞平台-开发出了一种人工智能办法,处理物理中“抽样问题”的全新方法处理老问题,为许多新的开发打开了大门,信任我们也期待着在未来几年看到这些效果。

博科园|研讨/来自:自在柏林大学

参阅期刊《科学》

DOI: 10.1126/science.aaw1147

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