ԱԲ-ն վայրկյանների ընթացքում լուծել է հարյուրամյա վաղեմության խնդիրը. նյութագիտության մեջ հաշվարկներն արագացել են հարյուրավոր անգամներ

Նյու Մեքսիկոյի համալսարանի և Լոս Ալամոսի ազգային լաբորատորիայի միջազգային թիմը ստեղծել է ԱԲ համակարգ, որը արմատապես արագացնում է վիճակագրական ֆիզիկայի ամենաբարդ հաշվարկներից մեկը՝ կոնֆիգուրացիոն ինտեգրալները: Այս ինտեգրալները նկարագրում են, թե ինչպես են մասնիկները փոխազդում միմյանց հետ, և անհրաժեշտ են նյութերի հատկությունները կանխատեսելու համար՝ ֆազային անցումներից մինչև նյութերի վարքագիծը էքստրեմալ ճնշման տակ: Աշխատանքը հրապարակվել է Physical Review Materials ամսագրում:

Խնդիրը, որը տասնամյակներ շարունակ չէր լուծվում

Կոնֆիգուրացիոն ինտեգրալները համակարգում մասնիկների բոլոր հնարավոր դասավորությունների մաթեմատիկական նկարագրությունն են: Դրանք ընկած են գրեթե ողջ թերմոդինամիկայի հիմքում: Սակայն դրանք ուղղակիորեն հաշվարկելը գրեթե անհնար է. մասնիկների թվի աճին զուգընթաց բարդությունն աճում է էքսպոնենցիալ կերպով՝ սա հայտնի «չափողականության անեծքն» է:

Տասնամյակներ շարունակ գիտնականներն օգտագործել են մոտավոր մեթոդներ (Մոնտե Կառլո, մոլեկուլային դինամիկա), որոնք պահանջում են հսկայական հաշվողական ռեսուրսներ և հաճախ տալիս են միայն մոտավոր արդյունքներ:

Ինչպե՞ս է աշխատում THOR AI-ն

Նոր համակարգը ստացել է THOR AI (Tensors for High-dimensional Object Representation) անվանումը: Այն օգտագործում է տենզորային ցանցեր՝ հզոր մաթեմատիկական գործիք, որը թույլ է տալիս հսկայական բազմաչափ տվյալների զանգվածները ներկայացնել սեղմված կապակցված բլոկների տեսքով:

THOR-ը բարդ ինտեգրալը բաժանում է ավելի պարզ խնդիրների հաջորդականության, ինքնաշխատ կերպով գտնում է բյուրեղային ցանցի սիմետրիաները և կիրառում տենզորային ինտերպոլյացիա: Արդյունքում՝ հաշվարկները, որոնք նախկինում գերհամակարգիչների վրա տևում էին հազարավոր ժամեր, այժմ կատարվում են վայրկյանների ընթացքում՝ առանց ճշգրտության կորստի:

Գիտնականները թեստավորել են ալգորիթմը մի քանի դասական խնդիրների վրա.

• Պղնձի վարքագիծը բարձր ճնշման տակ:
• Բյուրեղային արգոնը էքստրեմալ պայմաններում:
• Անագի ֆազային անցումները: Բոլոր դեպքերում հաշվարկների ժամանակը կրճատվել է ավելի քան 400 անգամ:

Ի՞նչ է սա փոխում

THOR AI-ի կիրառումը ճանապարհ է հարթում նոր նյութերի արագ ստեղծման համար՝ գերհաղորդիչներ, ավիացիայի և տիեզերքի համար նախատեսված համաձուլվածքներ, նոր սերնդի մարտկոցներ և ջերմամիջուկային էներգետիկայի համար անհրաժեշտ նյութեր:

«Մենք առաջին անգամ կարող ենք ուղղակիորեն և արագ հաշվարկել այն, ինչը նախկինում համարվում էր գրեթե անհնար», — նշում են հեղինակները:

Կարճ ասած

Նյու Մեքսիկոյի և Լոս Ալամոսի գիտնականները ստեղծել են THOR AI համակարգը, որը լուծում է նյութագիտության առանցքային հաշվարկները՝ կոնֆիգուրացիոն ինտեգրալները, հարյուրավոր անգամ ավելի արագ: Տենզորային ցանցերի շնորհիվ հազարավոր ժամեր պահանջող խնդիրները լուծվում են վայրկյաններում: Սա կարող է հեղափոխել նոր գերհաղորդիչների և էներգետիկ նյութերի մշակումը: