Naukowcy z Caltech stworzyli AI, która przyspiesza obliczenia kwantowe nawet 10 000 razy. Zamiast dni, superkomputer potrzebuje sekund, by zrozumieć materię.
W skrócie:
- Naukowcy z Caltech opracowali metodę AI, która przyspiesza obliczenia kwantowych interakcji w materiałach od 1000 do 10 000 razy.
- Model analizuje wibracje atomowe (fonony), kluczowe dla właściwości materiałów, takich jak przewodnictwo cieplne czy przejścia fazowe.
- Nowa technika, oparta na dekompozycji tensorowej, skraca czas obliczeń z wielu dni na superkomputerze do zaledwie kilkunastu sekund.
Świat fizyki kwantowej to miejsce, w którym intuicja zawodzi, a matematyka staje się bestią. Próba zrozumienia, jak zachowują się materiały na poziomie atomowym – jak przewożą ciepło, rozszerzają się czy przechodzą ze stanu w stan – wymaga gigantycznych mocy obliczeniowych. Każda interakcja między cząstkami to kolejny wymiar skomplikowania, który potrafi rzucić na kolana nawet najpotężniejsze superkomputery. A co, jeśli dałoby się ten chaos uprościć? Znaleźć w nim wzór, którego ludzkie oko – ani nawet klasyczny algorytm – nie jest w stanie dostrzec? Zespół z California Institute of Technology (Caltech) właśnie to zrobił. Z pomocą przyszła im, a jakże, sztuczna inteligencja.
Jak oszukać kwantową “klątwę wymiarowości”?
Wyobraźmy sobie materiał jako gęstą sieć wibrujących atomów. Te wibracje, zwane fononami, nieustannie na siebie oddziałują, tworząc skomplikowany taniec, który decyduje o kluczowych właściwościach fizycznych. Problem w tym, że im więcej cząstek bierze udział w tym tańcu, tym bardziej obliczenia puchną. Fizycy opisują te interakcje za pomocą obiektów matematycznych zwanych tensorami – to takie wielowymiarowe uogólnienia macierzy. Niestety, ich złożoność rośnie wykładniczo. Już przy interakcji trzech lub czterech fononów stajemy przed obliczeniowym murem.
Zespół pod kierownictwem profesora Marco Bernardiego od lat szukał sposobu na obejście tego problemu. Wcześniej udało im się uprościć obliczenia dla interakcji elektron-fonon, ale oddziaływania między samymi fononami okazały się znacznie trudniejszym orzechem do zgryzienia. Dotychczasowe metody wymagały dni, a czasem tygodni pracy superkomputerów, co skutecznie blokowało postęp w badaniu bardziej złożonych materiałów.
AI wkracza do gry. Na czym polega ten trik?
Zainspirowani najnowszymi postępami w uczeniu maszynowym, Bernardi i jego doktorant Yao Luo postanowili zaprząc AI do pracy. Wykorzystali technikę znaną jako dekompozycja tensorowa CANDECOMP/PARAFAC, ale musieli ją dostosować do specyficznych reguł symetrii rządzących światem kwantowym. Zamiast przetwarzać cały, monstrualnie wielki tensor, ich metoda pozwala sztucznej inteligencji “przesiać” go i wyłuskać tylko te elementy, które są absolutnie kluczowe dla wyniku.
Jak tłumaczy sam Bernardi: “Uruchamiamy sieć neuronową i pytamy: ‘Jakie są najlepsze funkcje do przybliżenia rzeczywistego tensora opisującego te interakcje fononów?’”. Efekt jest zdumiewający. AI uczy się skompresowanej, uproszczonej formy tych oddziaływań. “Zazwyczaj potrzebujemy tylko kilku takich iloczynów, co oszczędza rzędy wielkości w złożoności obliczeniowej w porównaniu z użyciem pełnego tensora. Możemy nadal używać tych wysoce skompresowanych tensorów do obliczania wszystkich interesujących nas obserwabli z taką samą dokładnością” – dodaje naukowiec.
Co to zmienia w praktyce? Od tygodni do sekund.
Wyniki mówią same za siebie. Nowa metoda jest od 1000 do 10 000 razy szybsza od dotychczasowych, najnowocześniejszych technik. Obliczenia, które kiedyś zajmowały całe dnie, teraz kończą się w kilkanaście sekund. To nie jest ewolucja – to rewolucja. “Obliczenia dla interakcji czterech fononów to koszmar” – przyznaje bez ogródek Bernardi. “W przypadku złożonych materiałów wymagałoby to tygodni obliczeń. Teraz możemy to zrobić w 10 sekund”.
Taki skok wydajności otwiera zupełnie nowe drzwi dla inżynierii materiałowej. Umożliwia masowe, zautomatyzowane przeglądanie ogromnych baz danych materiałów (tzw. high-throughput screening) w poszukiwaniu tych o pożądanych właściwościach termicznych. Chcemy znaleźć idealny izolator dla przyszłych procesorów? A może nowy materiał do magazynowania energii? Dzięki AI poszukiwania te stają się tysiące razy szybsze i tańsze.
Jaki jest kolejny krok? “Skompresować wszystkie interakcje kwantowe”
Odkrycie opisane w prestiżowym czasopiśmie *Physical Review Letters* w publikacji *“Tensor Learning and Compression of N‑phonon Interactions”* to prawdopodobnie dopiero początek. Bernardi nie ukrywa swoich ambicji. “Moją wizją jest teraz skompresowanie wszystkich różnych typów interakcji kwantowych i procesów wyższego rzędu w materiałach za pomocą podobnych technik” – mówi. Jego zdaniem kluczem będzie ominięcie etapu tworzenia wielkich tensorów i uczenie AI interakcji bezpośrednio w ich skompresowanej formie.
Gdyby to się udało, moglibyśmy stworzyć coś na kształt uniwersalnej “encyklopedii” wiedzy o zachowaniu cząstek we wszystkich znanych materiałach. To wiedza, która pozwoliłaby projektować nowe technologie z precyzją, o jakiej do tej pory mogliśmy tylko marzyć. I pomyśleć, że wszystko zaczęło się od nauczenia AI, jak odróżniać sygnał od szumu w kwantowym tańcu atomów.