В виртуальной реальности интерактивная квантовая химия

Ученые из Лаборатории нематериальных реальностей (IRL) Университета Бристоля и ETH Zurich использовали алгоритмы виртуальной реальности и искусственного интеллекта , для изучения деталей химических изменений.

В сопроводительной статье, опубликованной в «Журнале физической химии», исследователи из Университета Бристоля и ETH Zurich описывают, как усовершенствованные структуры взаимодействия и визуализации с использованием виртуальной реальности (VR) позволяют людям обучать алгоритмы машинного обучения и ускорять научные открытия.

Команда рассказывает о своей работе по разработке современного программного обеспечения с открытым исходным кодом для виртуальной реальности, которое может выполнять вычисления квантовой механики «на лету».

Польза разработок

Это позволяет ученым-исследователям изучать сложные физические модели молекулярных перестроек, которые включают в себя создание и разрыв химических связей, впервые виртуальная реальность была использована для создания такой вещи. Команда использовала их интерактивную систему виртуальной реальности, чтобы «преподавать» квантовую химию нейронным сетям.

Ведущий автор Сильвия Амабилино, работающая между IRL и Бристольским центром вычислительной химии, сказала: «Создание наборов данных для обучения квантовой химии машинам является давней проблемой. «Наши результаты показывают, что человеческая интуиция в сочетании с виртуальной реальностью может генерировать высококачественные данные обучения и, таким образом, улучшать модели машинного обучения».

Соавтор, доктор Ларс Братхолм, который работает с IRL, Центром вычислительной химии и Математической школой, добавил: «Для большинства научных вычислительных процессов проблемным местом является вычислительная мощность. Но машинное обучение создало сценарий, где новым таким местом является способность быстро генерировать высококачественные данные».

Исследователь из Королевского общества, доктор Дэвид Гловаки, который возглавляет IRL в отделении компьютерных наук и химии в Бристоле, сказал:«Такие иммерсионные инструменты, как VR, предоставляют людям эффективные средства для выражения научных и дизайнерских идей высокого уровня. Насколько нам известно, эта работа представляет собой первый случай, когда среда VR использовалась для генерации данных для обучения нейронной сети».

Заключение

Рост машинного обучения и автоматизации в науке и обществе привел к важным вопросам о том, какое научное будущее мы должны сознательно разрабатывать в течение следующих нескольких десятилетий. Повествования о нашем новом будущем часто ставят автоматизацию в качестве конечной цели, и иногда неясно, куда вписывается человек.

Профессор Маркус Рейхер из ETH добавил: «Эта работа показывает, что передовые среды визуализации и взаимодействия, такие как VR и AR, позволяют людям дополнять подходы к автоматизированному машинному обучению и ускоряют научные открытия. «В статье предлагается интересное видение того, как наука может развиваться в ближайшем будущем, когда люди сосредотачивают свои усилия на том, как эффективно обучать машины».