شبیه‌سازی مولکولی تشکیل یخ؛راهی برای بهبود مدل‌سازی آب‌وهوا

پژوهشگران با ترکیب هوش مصنوعی و مکانیک کوانتوم، آنچه را که هنگام یخ زدن آب در سطح مولکولی روی می‌دهد، شبیه‌سازی کرده‌اند. نتیجه این تحقیقات می‌تواند در مدل‌سازی آب و هوایی استفاده شود.

کد خبر: ۴۹۰۶۳۰

تاریخ: ۲۱ مرداد ۱۴۰۱ - ۰۹:۰۲

به گزارش گروه علم و آموزش ایران اکونومیست از «ساینس دیلی»، یک گروه تحقیقاتی در دانشگاه پرینستون با کاربرد هوش مصنوعی روی معادله‌های محلولی مربوط به رفتار کوانتومی اتم‌ها و مولکول‌های منفرد، موفق شد مراحل اولیه شکل گیری یخ را به درستی شبیه‌سازی کند. نتیجه این تحقیق کامل‌ترین شبیه‌سازی تا زمان حاضر از مراحل اولیه در «هسته‌زایی» (nucleation) یخ است؛ فرآیندی که برای مدل‌سازی آب و هوا اهمیت دارد.

این شبیه‌سازی با دقت کوانتومی توصیف می‌کند که چگونه مولکول‌های آب به یخ جامد تبدیل می‌شوند. این سطح از دقت که به علت قدرت محاسباتی مورد نیاز در گذشته ناممکن تلقی می‌شد، زمانی امکان‌پذیر شد که محققان شبکه‌های عصبی عمیق را که شکلی از هوش مصنوعی است، وارد متدهای خود کردند.

توانایی مدل‌سازی مراحل اولیه یخ زدن آب – فرآیندی که هسته‌زایی یخ نامیده می‌شود – می‌تواند موجب بهبود در دقت مدل‌سازی‌ آب و هوایی و اقلیمی و همچنین فرآیندهای دیگری مانند انجماد سریع مواد غذایی شود. این رویکرد جدید محققان را قادر می‌سازد که فعالیت صدها هزار اتم را در مدت زمانی هزاران بار طولانی‌تر از مطالعات پیشین ردیابی کنند، هر چند این زمان نیز هنوز تنها کسری از ثانیه است.

محاسبات مکانیک کوانتوم پیچیده هستند و به قدرت محاسباتی بزرگی نیاز دارند. رایانه‌ها در دهه ۱۹۸۰ میلادی موفق شدند تنها یکصد اتم را در مدتی در حدود چند تریلیونیوم ثانیه شبیه‌سازی کنند. پیشرفت‌های بعدی در قدرت محاسباتی موجب افزایش شمار اتم‌ها و زمان شبیه‌سازی شد اما نتیجه همچنان بسیار کمتر از چیزی بود که برای مشاهده فرآیندهای پیچیده مانند هسته‌زایی یخ مورد نیاز است.

هوش مصنوعی راه حلی جالب در این زمینه فراهم کرده است به این ترتیب که پژوهشگران یک سامانه هوش مصنوعی را طوری آموزش می‌دهند که تعداد کمی از محاسبات منتخب کوانتومی را شناسایی کند. این هوش مصنوعی پس از آموزش می‌تواند نیروی بین اتم‌ها را که پیش از آن ندیده است، با دقت مکانیک کوانتوم محاسبه کند.

این رویکرد «یادگیری ماشینی» پیش از این در کاربردهای روزمره‌ای مانند شناسایی صدا و خودروهای بدون راننده (خودران) به کار رفته است. به گفته محققان، هسته‌زایی یخ یکی از کمیت‌های مهم ناشناخته در مدل‌های پیش‌بینی آب و هوا است. شبیه‌سازی جدید در این خصوص یک گام مهم روبه جلو است.

شبیه‌سازی مولکولی جدید می‌تواند به پیش‌بینی وضعیت‌های آینده کمک کند و همچنین تشکیل یخ در شرایط نامساعد فشار و دما مانند شرایط موجود در سیارات دیگر را برآورد کند.