L'intelligenza artificiale aiuta a modellare la materia su scala nanometrica

Il 9 dicembre, la rivista Science ha pubblicato informazioni su un'altra scoperta in arrivo dal progetto di apprendimento automatico Deepmind Artificial Intelligence di Alphabet Inc. La compagnia ha creato una rete neurale che risolve il problema di come creare modelli chimici. Lo strumento, chiamato DM21, è in grado di predire il comportamento degli elettroni nelle interazioni chimiche.

È importante sapere dove si trovano gli elettroni all'interno di una molecola. La teoria funzionale della densità (DFT) è usata per approssimare la posizione degli elettroni. Purtroppo, gli strumenti tradizionali di DFT non riescono a modellare le molecole dove un elettrone è condiviso tra più di un atomo. Casi come questo sono noti come elettroni frazionari.

I ricercatori hanno addestrato la loro intelligenza artificiale con 2.235 esempi di reazioni chimiche. Molti di questi esempi, che contengono elettroni frazionari, costituiscono un problema per le tradizionali analisi DFT. Il gruppo di ricerca, quindi, ha applicato l'intelligenza artificiale a reazioni chimiche che non erano incluse nei dati di addestramento. DeepMind21 ha prodotto risultati più precisi delle tradizionali analisi DFT.