Nyu-Meksiko Universiteti və Los-Alamos Universitetinin alimləri material fizikasında əsas hesablamalar sayılan konfiqurasiya inteqrallarını ənənəvi metodlardan yüzlərlə dəfə daha sürətli həll edən THOR AI süni intellekt sistemi yaradıblar.
Azpost.info bildirir ki, bu barədə tədqiqat Physical Review Materials jurnalında dərc edilib.
Sistem tensor şəbəkələrindən istifadə edir, simmetriyaları avtomatik olaraq aşkarlayır və tapşırıqları minlərlə saat əvəzinə saniyələr ərzində yerinə yetirir. Dəqiqlik tam qorunub saxlanılır. Bu, materialşünaslıqda bir irəliləyişdir və yeni maddələrin inkişafını sürətləndirə bilər.
Konfiqurasiya inteqralları sistemdəki hissəciklərin bütün mümkün düzülüşlərinin riyazi təsviridir. Onlar demək olar ki, bütün termodinamikanın və kondensasiya olunmuş maddə fizikasının əsasını təşkil edir. Lakin onları birbaşa hesablamaq demək olar ki, mümkün deyil: artan sayda hissəciklərlə mürəkkəblik eksponensial olaraq artır.
Buna görə də, alimlər onilliklərdir molekulyar dinamika, Monte-Karlo simulyasiyaları və variasiya yanaşmaları kimi təxmini metodlardan istifadə edirlər. Bütün bunlar böyük hesablama resursları tələb edir və çox vaxt yalnız təxmini nəticələr verir.
Los Alamos Milli Laboratoriyasının layihə rəhbəri Boyan Aleksandrov izah edib ki, zərrəciklərin qarşılıqlı təsirini təsvir edən konfiqurasiya inteqralını hesablamaq, xüsusən də yüksək təzyiqlər və ya faza keçidləri ilə bağlı materialşünaslıq problemlərində olduqca çətindir.
THOR mürəkkəb inteqralı daha sadə məsələlər ardıcıllığına bölür, avtomatik olaraq kristal qəfəs simmetriyalarını tapır və tensor interpolasiyasını tətbiq edir. Nəticədə, əvvəllər superkompüterlərdə minlərlə saat çəkən hesablamalar indi dəqiqlik itkisi olmadan saniyələr ərzində aparılır.
