科学者は GenAI を使用して物理学における新たな洞察を発見

の助けを借りて、MIT とスイスのバーゼル大学の研究者は、材料科学に関する新たな洞察の発見に役立つ新しい機械学習 (ML) フレームワークを開発しました。この研究の結果は、Physical Review Letters に掲載されています。この研究では、ニューラル ネットワーク ベースのアプローチを使用して、大量の材料データを分析することで材料の特性と特性を迅速に予測し、最適化します。この GenAI フレームワークは高度に自動化され効率的であり、材料研究の進歩を加速するのに役立ちます。研究者らは、水が液体から固体に変化する際、体積や密度などの重要な変化特性が生じるため、そのフレームワークはさまざまな用途に適用できると述べている。水の相変化はあまりにも一般的であるため、真剣に考えることさえありませんが、水は複雑な物理システムです。相転移中の材料の挙動を分子レベルで予測することは非常に複雑で困難です。

MIT とバーゼル大学の研究者は、GenAI の力を利用して、新しい物理システムの状態図を自動的に描画し、それらの間の遷移を検出できる新しいフレームワークを作成しました。このイノベーションは、材料科学や化学などの分野に大きな可能性をもたらすでしょう。このフレームワークは機械学習アルゴリズムに基づいており、既知の物理モデルや実験データから学習することで新しい材料の特性を予測することができます

科学者たちは、分子レベルでの相転移の突然性と予測不可能性に長い間困惑してきました。材料とその特性の多様性が、科学的データの不足と相まって、課題をさらに増大させています。この新しいフレームワークの開発によってすべてが変わり、新材料の発見とその熱力学特性の理解が大きく前進することになります。このフレームワークは、機械学習とビッグデータ分析の技術を活用して、新しい材料の発見とその熱力学特性の理解における大幅な進歩を変革します。

「まったく未知の特性を持つ新しいシステムがある場合、研究する観測対象をどのように選択しますか? 私たちは、少なくともデータ駆動型のツールを使用して、大規模な新しいシステムを自動化された方法でスキャンできるようになると期待しています。これは、新しいエキゾチックな相特性を自動的に科学的に発見するためのツールになる可能性があります」と、CSAIL のジュリア研究室の博士研究員であり、論文の共著者である Frank Schäfer 氏は述べています。この方法。

この研究に関連する最初のプロジェクトの責任者は、バーゼル大学の大学院生であるジュリアン・アーノルドであり、その中には、ジュリアの研究室長である数学学部の応用数学教授であるアラン・エデルマンも含まれています。ブルーダー、バーゼル大学物理学科教授、主任著者。

この研究の画期的な進歩により、科学者は物質の未知の相を発見することが可能になりました。水の液体から固体への転移は、相変化の最も明白な例です。材料の導電率が状態から状態へと変化する場合など、より複雑で複雑な材料遷移は他にもあります。

従来の科学的手法は、科学者が手動で状態図を作成する必要がある一方で、物理状態の理論的説明に依存しています。これらの方法には、非常に複雑な系の状態図を作成できないこと、人間の偏見のリスク、どのパラメータが重要であるかについて理論的な仮定に限定されることなど、重大な制限があります。 しかし、コンピュータ技術の進歩に伴い、新しい科学的手法が開発されています。その 1 つは、コンピューティング能力とビッグデータ分析を活用して物理システムの相図を推測する機械学習ベースのアプローチです。この方法は人為的な仮定に依存せず、大量の実験データと変数を処理できるため、複雑なシステムを処理できます。 これらの新しい手法の開発は科学界にとって重要です

MITとバーゼル大学の研究チームは、物理学に基づいたGenAIモデルを使用して、測定可能な量である「秩序パラメータ」を分析しました。位相変調器全体から無秩序な位相変調器までが示されています。たとえば、秩序パラメーターを使用して、秩序のある状態の水分子と無秩序な状態の水分子の比率を定義できます。

Julia プログラミング言語は、科学技術コンピューティングにおいて優れていることで知られており、新しい ML モデルの構築において重要な役割を果たしています。この論文で発表された手法は、計算効率の点で他の ML 手法よりも優れていると報告されています。

この研究は、材料科学と量子物理学の分野を変革する可能性を秘めています。新しいフレームワークは、物理システムの分類タスクを解決するために使用できるだけでなく、より良い出力を得るために特定のパラメーターを微調整する方法を決定することにより、大規模言語モデル (LLM) を改善する上でも重要な役割を果たします。

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