Физико-химические структуры от AI Google

В свежей работе от Google DeepMind описывают результаты успешного поиска химических структур для новых материалов при помощи системы с машинным обучением. То есть, “нейросети” и соответствующая им аппаратура используются для оптимизированного перебора, с вспомогательным псевдослучайным вводом. Пространство химических структур велико, а вычисления, требующиеся для моделирования, очень сложны. Что, впрочем, не мешает устроить параллельный перебор и регулировать его итерации при помощи фильтра, который как раз построен на физико-химической вычислительной модели, пусть и простой. Это пример полезной интерпретации свойств ИИ, который существенно отличается от случая, когда выдачу, генерируемую LLM, принимают за работу “инструмента для анализа данных” по запросу-затравке или используют для “краткого пересказа”. Это, впрочем, не отменяет проблему “чёрного ящика”, выдача из которого не помогает улучшить вычислительные модели.

Адрес записки: https://dxdt.ru/2023/11/30/11737/

Похожие записки:



Далее - мнения и дискуссии

(Сообщения ниже добавляются читателями сайта, через форму, расположенную в конце страницы.)

Написать комментарий

Ваш комментарий:

Введите ключевое слово "86357" латиницей СПРАВА НАЛЕВО (<--) без кавычек: (это необходимо для защиты от спама).

Если видите "капчу", то решите её. Это необходимо для отправки комментария ("капча" не применяется для зарегистрированных пользователей). Обычно, комментарии поступают на премодерацию, которая нередко занимает продолжительное время.