{"id":153,"date":"2018-10-18T13:53:44","date_gmt":"2018-10-18T13:53:44","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/forscher-untersuchen-molekuele-mithilfe-kuenstlicher-intelligenz\/"},"modified":"2018-10-18T13:53:44","modified_gmt":"2018-10-18T13:53:44","slug":"forscher-untersuchen-molekuele-mithilfe-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/forscher-untersuchen-molekuele-mithilfe-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"Forscher untersuchen Molek\u00fcle mithilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz"},"content":{"rendered":"

Forscher der Universit\u00e4t Luxemburg, der Technischen Universit\u00e4t Berlin und des Fritz-Haber-Instituts der Max-Planck-Gesellschaft haben Maschinelles Lernen und Quantenmechanik kombiniert, um die Dynamik und das Zusammenspiel von Molek\u00fclen mit einer bislang unerreichten Pr\u00e4zision und Effizienz vorhersagen k\u00f6nnen.<\/p>

Molekulardynamische Simulationen werden in den Natur- und Materialwissenschaften verwendet, um die Eigenschaften und Verhalten verschiedener Materialien vorherzusagen. In der Vergangenheit basierten diese Simulationen in der Regel auf mechanistischen Modellen, die wichtige Erkenntnisse der Quantenmechanik nicht erfassen k\u00f6nnen. Die jetzt im angesehenen Journal \u201eNature Communications\u201c ver\u00f6ffentlichte Arbeit liefert neue Erkenntnisse \u00fcber das komplexe dynamische Verhalten von Molek\u00fclen. Diese Entwicklung verspricht, die Vorhersagekraft der modernen atomaren Modellierung in Chemie, Biologie oder auch den Materialwissenschaften erheblich zu verbessern.<\/p>

Exakte Erkenntnisse \u00fcber die Molek\u00fcldynamik einer Substanz, also letztlich genaue Kenntnisse \u00fcber die m\u00f6glichen Zust\u00e4nde und Interaktionen der einzelnen Atome in diesem Molek\u00fcl, helfen viele chemische und physikalische Reaktionen nicht nur zu verstehen, sondern auch zu nutzen.\u00a0 \u201eMaschinelle Lernverfahren haben das Arbeiten in vielen Disziplinen dramatisch ver\u00e4ndert, aber in der molekulardynamischen Simulation wurden sie bislang wenig eingesetzt\u201c, so Klaus-Robert M\u00fcller, Professor f\u00fcr Maschinelles Lernen an der TU Berlin. Das Problem: Die meisten Standard Algorithmen wurden in dem Bewusstsein entwickelt, dass die Menge der zu verarbeitenden Daten irrelevant ist. \u201eDas gilt aber nicht f\u00fcr akkurate quantenmechanische Berechnungen eines Molek\u00fcls, bei denen jeder einzelne Datenpunkt entscheidend ist und die einzelne Berechnung bei gr\u00f6\u00dferen Molek\u00fclen viele Wochen oder auch Monate in Anspruch nehmen kann. Die enorme Rechnerleistung, die daf\u00fcr ben\u00f6tigt wird, machte bislang ultrapr\u00e4zise molekulardynamische Simulationen unm\u00f6glich\u201c, erl\u00e4utert Prof. Dr. Alexandre Tkatchenko, Leiter der Gruppe „Theoretische Chemische Physik“ an der Universit\u00e4t Luxemburg.<\/p>

Genau diese Herausforderung haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler jetzt gel\u00f6st, indem sie physikalische Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten in maschinelle Lernverfahren integriert haben. \u201eDer Trick besteht darin, mit den maschinellen Lernverfahren nicht alle der potentiell m\u00f6glichen Zust\u00e4nde der Molekulardynamik zu berechnen, sondern nur die, die sich nicht aus bekannten physikalischen Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten oder der Anwendung von Symmetrieoperationen ergeben\u201c, so Tkatchenko<\/a>.<\/p>

Zum einen nutzen die neu entwickelten Algorithmen unter anderem nat\u00fcrliche mathematische Symmetrien innerhalb von Molek\u00fclen. Sie erkennen zum Beispiel Symmetrieachsen, die die physikalischen Eigenschaften des Molek\u00fcls nicht ver\u00e4ndern. So m\u00fcssen diese Datenpunkte nur einmal, anstatt mehrmals berechnet werden und reduzieren damit die Komplexit\u00e4t der Berechnung erheblich. Zum anderen nutzt das Lernverfahren das physikalische Gesetz der Energieerhaltung.<\/p>

\u201eUnser Ansatz liefert den bislang fehlenden Schl\u00fcssel f\u00fcr das Erreichen spektroskopischer Genauigkeit in molekularen Simulationen, die f\u00fcr eine wirklich realit\u00e4tsnahe Modellierung ben\u00f6tigt wird“, erkl\u00e4rt Prof. Dr. Alexandre Tkatchenko, Leiter der Gruppe „Theoretische Chemische Physik“ an der Universit\u00e4t Luxemburg.<\/p>

\u201eDiese speziellen Algorithmen erlauben es, das Verfahren auf die schwierigen Probleme der Simulation zu konzentrieren, anstatt Rechnerleistung f\u00fcr die Rekonstruktion trivialer Beziehungen zwischen Datenpunkten zu nutzen. Damit demonstriert diese Arbeit eindrucksvoll das hohe Potential der Kombination von k\u00fcnstlicher Intelligenz und Chemie oder auch anderen Naturwissenschaften\u201c, erkl\u00e4rt Klaus-Robert M\u00fcller, Professor f\u00fcr Maschinelles Lernen an der TU Berlin.<\/p>

Die Arbeit wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft<\/a>, dem Europ\u00e4ischen Forschungsrat<\/a> und der Korean National Research Foundation<\/a> gef\u00f6rdert. Ein Teil dieser Forschung wurde durchgef\u00fchrt, w\u00e4hrend die Autoren das Institut f\u00fcr Reine und Angewandte Mathematik IPAM<\/a> an der University of California, Los Angeles (UCLA) besuchten, das von der National Science Foundation<\/a> unterst\u00fctzt wird.<\/p><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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