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                AI竟能預(yù)測冰晶形成?普林斯頓團(tuán)隊(duì)10天內(nèi)模擬4000-10萬個水分子

                AI竟能預(yù)測冰晶形成?普林斯頓團(tuán)隊(duì)10天內(nèi)模擬4000-10萬個水分子

                近日,研究人員利用深度學(xué)習(xí)模擬冰晶在大氣中是如何形成的,而且比以往任何時候都更精確。他們最近在美國國家科學(xué)院院刊(PNAS)上發(fā)表的論文暗示,該方法有可能顯著提高天氣和氣候預(yù)報的準(zhǔn)確性。

                研究人員利用深度學(xué)習(xí)來預(yù)測原子和分子的行為。首先,模型利用 64 個水分子的小規(guī)模仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以幫助他們預(yù)測原子中的電子是如何相互作用的。

                然后,該模型利用更多的原子和分子,在更大的尺度上復(fù)現(xiàn)了這些相互作用。正是這種精確模擬電子相互作用的能力,使該團(tuán)隊(duì)能夠準(zhǔn)確地預(yù)測物理和化學(xué)行為。

                “物質(zhì)的特性來自于電子的行為方式,”普林斯頓大學(xué)的研究員、該研究的主要作者巴勃羅·皮亞吉(Pablo Piaggi)說,“清楚地模擬電子相互作用層面上發(fā)生的事情是一種捕捉更豐富的物理現(xiàn)象的方法?!?/p>

                這是該方法第一次被用來模擬像冰晶的形成這樣復(fù)雜的過程,這一過程也被稱為冰的成核。這是云形成的第一步的一部分,也是所有降水的來源。

                德州農(nóng)工大學(xué)的大氣科學(xué)教授劉曉宏(音,Xiaohong Liu)盡管沒有參與這項(xiàng)研究,他說,有一半的降水事件——無論是雪、雨還是雨夾雪——開始于微小冰晶,然后冰晶長大并導(dǎo)致降水。如果研究人員能更準(zhǔn)確地模擬冰的成核結(jié)晶過程,就能大大促進(jìn)整體的天氣預(yù)測。

                目前,冰的成核作用是基于實(shí)驗(yàn)室里的實(shí)驗(yàn)來預(yù)測的。研究人員收集不同實(shí)驗(yàn)條件下冰形成的數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)輸入到具有類似真實(shí)世界條件的天氣預(yù)報模型中。

                這種方法偶爾效果足夠好,但到頭來經(jīng)常會不準(zhǔn)確,因?yàn)樯婕暗降膶?shí)際天氣條件的變量數(shù)量太多。即使實(shí)驗(yàn)室和現(xiàn)實(shí)世界之間只有少量因素不同,其結(jié)果也可能大相徑庭。

                “我們的數(shù)據(jù)只對特定的區(qū)域、溫度或某些實(shí)驗(yàn)室環(huán)境有效,”劉說,從電子相互作用的角度來預(yù)測冰的成核要精確得多,但它的計算成本也非常昂貴。

                傳統(tǒng)方法要求研究人員模擬至少 4000 到 10 萬個水分子,甚至在超級計算機(jī)上,這樣的模擬可能也得需要數(shù)年時間才能完成。即使這樣,也只能模擬 100 皮秒,即 10 的-10 次方秒的相互作用——還遠(yuǎn)不足以觀察冰的成核過程。

                然而,通過使用深度學(xué)習(xí),研究人員能夠在短短 10 天內(nèi)完成計算。模擬的持續(xù)時間也延長了 1000 倍——盡管仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不到 1 秒,但剛好足以觀察到成核現(xiàn)象。

                當(dāng)然,只有更精確的冰成核模型并不能使天氣預(yù)測完美。劉說,因?yàn)樗皇翘鞖饨5囊粋€關(guān)鍵但微小的組成部分。其他方面也很重要——例如,了解水滴和冰晶是如何生長的,以及它們在不同的條件下是如何運(yùn)動并相互作用的。

                盡管如此,更準(zhǔn)確地模擬大氣中冰晶如何形成這一能力將顯著改善天氣預(yù)測,特別是那些涉及是否下雨下雪和下多少的預(yù)測。它還可以通過提高對云的模擬能力來輔助氣候預(yù)測,畢竟云會以復(fù)雜的方式影響地球的溫度。

                皮亞吉說,未來的研究可能會在空氣中存在煙霧等物質(zhì)的情況下模擬冰的成核,這可能會進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性。由于深度學(xué)習(xí)技術(shù),現(xiàn)在已經(jīng)有可能使用電子相互作用來模擬更長時間下的更大系統(tǒng)。

                他還表示,這種方法基本上開辟了新領(lǐng)域。“它已經(jīng)并將持續(xù)在化學(xué)和材料領(lǐng)域的仿真模擬中發(fā)揮更大的作用?!?/p>

                支持:王貝貝

                參考資料:

                https://www.technologyreview.com/2022/08/11/1057623/deep-learning-predicts-ice-formation/

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