Американские ученые разработали основанный на квантовой механике алгоритм машинного обучения для точного прогнозирования реакций восстановления металлов из их оксидов. Метод поможет разрабатывать новые методы производства стали и переработки металлов с низкими выбросами парниковых газов, не прибегая к сложным экспериментам. Статья опубликована в журнале Nature Communications.
Для получения сплавов и переработки различных металлов широко используется процесс восстановления металлов из их оксидов. Однако эта реакция сопровождается выделением огромного количества парниковых газов. Поэтому исследователи ищут новые подходы. Работа осложняется тем, что для лабораторных экспериментов требуются дорогостоящие реактивы, альтернативой которым могло бы стать компьютерное моделирование.
Ученые из Колумбийской школы инженерных и прикладных наук разработали новую вычислительную технику, объединяющую квантовую механику и машинное обучение. Метод может точно предсказать температуру восстановления оксидов металлов до металлов. Подход столь же эффективен, как и обычные расчеты при нулевой температуре и более точен, чем моделирование температурных эффектов с использованием методов квантовой химии.
«Обезуглероживание химической промышленности сейчас особенно актуально, однако разработка альтернатив устоявшимся производственным процессам очень дорогая и требует времени, — говорит руководитель исследования Александр Урбан. — Хорошим вариантом был бы вычислительный процесс, не требующий экспериментальных входных данных. Насколько нам известно, наше исследование стало первой попыткой гибридного подхода, сочетающего вычисления квантовой механики с искусственным интеллектом».
При низких температурах расчеты, основанные на квантовой механике, могут точно предсказать энергию, которая требуется или выделяется во время химических реакций. Для обучения алгоритма ученые дополнили эти данные температурной зависимостью, взятой из общедоступных высокотемпературных измерений. Получившийся алгоритм смог предсказывать изменение свободной энергии при любой температуре. Многие величины, зависящие от температуры, могут быть рассчитаны на основе свободной энергии, поэтому подход также может использоваться для прогнозирования температур плавления и растворимости.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
