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Chimie quantique : une intelligence artificielle résout l’équation de Schrödinger

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Chimie quantique : une intelligence artificielle résout l’équation de Schrödinger

Mercredi, 03/02/2021 - 08:26 0 commentaire
Chimie quantique : une intelligence artificielle résout l’équation de Schrödinger zoom

Une équipe de scientifiques de l'Université Libre de Berlin a développé une méthode d'intelligence artificielle (IA) pour calculer l'état fondamental de l'équation de Schrödinger, le génial physicien autrichien, en chimie quantique. L'objectif de la chimie quantique est de prédire les propriétés chimiques et physiques des molécules en se basant uniquement sur la disposition de leurs atomes dans l'espace, évitant ainsi la nécessité d'expériences de laboratoire gourmandes en ressources et en temps.

Jusqu’à présent, il a été impossible de trouver une solution exacte pour des molécules arbitraires qui puissent être calculées efficacement. « Nous pensons que notre approche peut avoir un impact significatif sur l’avenir de la chimie quantique », déclare le professeur Frank Noé, qui a dirigé l’équipe.

La fonction d’onde — qui spécifie le comportement des électrons dans une molécule — est au cœur de la chimie quantique et de l’équation de Schrödinger. Il s’agit d’une entité à haute dimension et il est donc extrêmement difficile de saisir toutes les nuances qui codent la façon dont les électrons individuels s’influencent les uns les autres. D’ailleurs, de nombreuses méthodes de chimie quantique renoncent à exprimer la fonction d’onde dans son ensemble et tentent seulement de déterminer l’énergie d’une molécule donnée. Il est cependant nécessaire de faire des approximations, ce qui limite la qualité de prédiction de ces méthodes.

D’autres méthodes représentent la fonction d’onde à l’aide d’un nombre immense de blocs de construction mathématiques simples, mais ces méthodes sont si complexes qu’elles sont impossibles à mettre en pratique pour plus d’une poignée d’atomes. « Échapper au compromis habituel entre précision et coût de calcul est la plus grande réussite de la chimie quantique », explique le Docteur Jan Hermann de la Freie Universität Berlin, qui a conçu les principales caractéristiques de la méthode étudiée ici.

Le réseau neuronal profond conçu par l’équipe du professeur Noé est une nouvelle façon de représenter les fonctions ondulatoires des électrons. « Au lieu de l’approche standard, qui consiste à composer la fonction d’onde à partir de composants mathématiques relativement simples, nous avons conçu un réseau neuronal artificiel capable d’apprendre les schémas complexes de la façon dont les électrons sont situés autour des noyaux », explique Noé.

« Une caractéristique particulière des fonctions d’ondes électroniques est leur antisymétrie. Lorsque deux électrons sont échangés, la fonction d’onde doit changer de signe. Nous avons dû intégrer cette propriété dans l’architecture du réseau de neurones pour que l’approche fonctionne », ajoute Hermann. Cette caractéristique, connue sous le nom de « principe d’exclusion de Pauli », est la raison pour laquelle les auteurs de l’étude ont appelé leur méthode « PauliNet », un système d’apprentissage profond de la fonction d’onde qui permet d’obtenir des solutions presque exactes à l’équation électronique de Schrödinger pour des molécules ayant jusqu’à 30 électrons.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

Phys.org

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