機械学習を使用して水の流れを理解する

Nov 20, 2023

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水は何十年も科学者を悩ませてきました。 過去 30 年ほどの間、彼らは、水が -100℃ のような非常に低い温度まで冷却されると、密度の異なる 2 つの液相に分離できる可能性があると理論づけてきました。 油と水のように、これらの相は混ざり合わず、冷却すると密度が低くなるなど、水の他の奇妙な挙動の一部を説明するのに役立つ可能性があります。

しかし、このような低温では水は急速に結晶化して氷になるため、この現象を研究室で研究することはほとんど不可能です。 現在、ジョージア工科大学の新しい研究では、機械学習モデルを使用して水の相変化をより深く理解し、さまざまな物質のより良い理論的理解を実現するための道が開かれています。 この技術により、研究者らは、水を使用して動作する現実世界のシステムに適用できる、水の液液転移を裏付ける強力な計算証拠を発見しました。

ジョージア工科大学化学・生体分子工学部助教授のトーマス・ガートナー氏は、「我々は、実際の水の物理学や物理化学にできるだけ近づけようと、非常に詳細な量子化学計算を使ってこれを行っている」と述べた。 「この移行をこれほどの精度で研究できたのは初めてです。」

この研究は、プリンストン大学の共著者とともに、『Physical Review Letters』誌に論文「第一原理による水の液液転移」として発表されました。

水がどのように相互作用するかをより深く理解するために、研究者らはスーパーコンピューター上で分子シミュレーションを実行し、ガートナーはそれを仮想顕微鏡と比較した。

「無限に強力な顕微鏡があれば、個々の分子のレベルまでズームインして、それらの動きや相互作用をリアルタイムで観察できるでしょう」と彼は言う。 「これは、ほぼ計算上の映画を作成することで私たちがやっていることです。」

研究者らは、異なる水温と圧力で分子がどのように移動し、液体の構造を特徴づけるかを分析し、高密度液体と低密度液体の間の相分離を模倣した。 彼らは広範なデータを収集し、最長 1 年間いくつかのシミュレーションを実行し、より正確な結果を得るためにアルゴリズムの微調整を続けました。

10 年前でさえ、これほど長く詳細なシミュレーションを実行することは不可能でした。しかし、今日の機械学習はその近道を提供します。 研究者らは、水分子の相互作用のエネルギーを計算する機械学習アルゴリズムを使用しました。 このモデルは従来の手法よりも大幅に高速に計算を実行し、シミュレーションをより効率的に進めることができました。

機械学習は完璧ではないため、これらの長いシミュレーションによって予測の精度も向上しました。 研究者らは、さまざまな種類のシミュレーション アルゴリズムを使用して予測を慎重にテストしました。 複数のシミュレーションで同様の結果が得られた場合、その精度が検証されたことになります。

「この研究の課題の 1 つは、実験的に研究することがほぼ不可能な問題であるため、比較できるデータがあまりないことです」と Gartner 氏は述べています。 「私たちはここで限界を押し広げようとしているので、複数の異なる計算技術を使用してこれを実現しようとすることが非常に重要であるもう一つの理由です。」

研究者らがテストした条件の一部は極端なもので、おそらく地球上には直接存在しないが、エウロパの海から彗星の中心の水に至るまで、太陽系のさまざまな水環境に潜在的に存在する可能性がある。 しかし、これらの発見は、研究者が水の奇妙で複雑な物理化学をより適切に説明および予測し、工業プロセスにおける水の使用に関する情報を提供し、より良い気候モデルを開発するのにも役立つ可能性がある。

Gartner によれば、この取り組みはさらに一般化可能です。 水はよく研究されている研究分野ですが、この方法論はポリマーなどの他のシミュレーションが難しい材料や、化学反応などの複雑な現象にも拡張できる可能性があります。

「水は生活と産業にとって非常に中心的なものであるため、水がこの相転移を起こすことができるかどうかというこの特定の問題は長年の問題であり、答えに向けて進むことができれば、それは重要です」と同氏は述べた。 「しかし今、私たちはこの非常に強力な新しい計算技術を手に入れましたが、限界が何なのかはまだわかっておらず、この分野を前進させる余地はたくさんあります。」

参照: Gartner TE、Piaggi PM、Car R、Panagiotopoulos AZ、Debenedetti PG。 第一原理による水中の液液転移。 物理学者のLett. 2022;129(25):255702。 土井: 10.1103/PhysRevLett.129.255702

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