Ученые раскрывают пределы машинного обучения водородным моделям

Водород — один из самых распространенных элементов во Вселенной.

На Земле водород обычно представляет собой газ. Но когда он находится при высоких температурах и давлениях — в условиях многих планет, таких как Юпитер, — водород проходит через серию Этап Он движется и приобретает свойства жидкого металла. Одно из металлических свойств, которые он принимает, — это превращение в электрический проводник.

В новой статье в закаливать природу «Вопросы возникают» в журнале, исследователи из лаборатории лазерной энергии (LLE) Университета Рочестера, в том числе ведущий автор Валентин Карасев, ученый из LLE; аспирант Джош Хейнс; А Сусин Ху, доцент кафедры машиностроения и выдающийся ученый LLE, откликнется на 2020 год. закаливать природу Статья, в которой использовались методы машинного обучения для изучения фазовых переходов жидкость-жидкость плотного водорода из изоляционной жидкости в жидкий металл.

В своем ответе Карасев и его коллеги объясняют, как эти методы машинного обучения дали неверные результаты при описании фазовых переходов водорода. Их исследования имеют важное значение для создания более точных компьютерных моделей для изучения водорода, которые могут привести к лучшему пониманию недр планет и звезд и физических свойств таких процессов, как ядерный синтез.

При построении уравнения состояния водорода — уравнения, описывающего состояние водорода в различных физических условиях — важно описать переход в металлическую фазу водорода: это внезапный (резкий) переход или плавный переход?

«Это физическое свойство фазового перехода первого рода может иметь большое значение для понимания того, как выглядят внутренние структуры планет-гигантов, например, расслоение водорода и гелия на Юпитере», — говорит Ху.

в 2020 году закаливать природу На бумаге исследователи использовали машинное обучение и пришли к выводу, что переход водорода в металлическую водородную фазу был плавным. Однако Карасев и его коллеги выполнили крупномасштабное квантовое моделирование, используя другую базовую теорию функционала плотности, и обнаружили, что водородный переход не плавный, а, скорее, более удивительный. Это согласуется с другими предыдущими данными, собранными без машинного обучения.

«Наша работа показала, что машинное обучение может обмануть ученых, если они не будут осторожны при использовании машинного обучения для изучения границ перехода», — говорит Карасев. «Это важный шаг в создании более совершенных моделей, показывающих, как водород может превращаться в металл». водород. »