{"id":261,"date":"2018-10-18T13:53:44","date_gmt":"2018-10-18T13:53:44","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/fr\/news\/des-chercheurs-utilisent-lia-pour-etudier-la-dynamique-moleculaire\/"},"modified":"2018-10-18T13:53:44","modified_gmt":"2018-10-18T13:53:44","slug":"des-chercheurs-utilisent-lia-pour-etudier-la-dynamique-moleculaire","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/des-chercheurs-utilisent-lia-pour-etudier-la-dynamique-moleculaire\/","title":{"rendered":"Des chercheurs utilisent l\u2019IA pour \u00e9tudier la dynamique mol\u00e9culaire"},"content":{"rendered":"

Des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 du Luxembourg, de la Technische Universit\u00e4t de Berlin, et de l\u2019Institut Fritz Haber de la soci\u00e9t\u00e9 Max Planck ont associ\u00e9 l\u2019apprentissage automatique et la m\u00e9canique quantique pour pr\u00e9dire les dynamiques et les interactions atomiques des mol\u00e9cules. La nouvelle approche permet d\u2019obtenir un degr\u00e9 de pr\u00e9cision et d\u2019efficacit\u00e9 jamais atteint auparavant.<\/p>

Les simulations de la dynamique mol\u00e9culaire sont utilis\u00e9es en sciences naturelles et en science des mat\u00e9riaux pour pr\u00e9dire les propri\u00e9t\u00e9s et le comportement de diff\u00e9rents mat\u00e9riaux. Auparavant, ces simulations \u00e9taient habituellement bas\u00e9es sur des mod\u00e8les m\u00e9canistes qui n\u2019\u00e9taient pas capables d\u2019int\u00e9grer d\u2019importantes donn\u00e9es de la m\u00e9canique quantique. Ce travail publi\u00e9 dans le journal scientifique Nature Communications am\u00e9liore r\u00e9ellement les capacit\u00e9s de pr\u00e9visions de la mod\u00e9lisation atomistique moderne en chimie, en biologie, et en science des mat\u00e9riaux.<\/p>

Les connaissances exactes en mati\u00e8re de dynamique mol\u00e9culaire d\u2019une substance, en d\u2019autres termes les connaissances pr\u00e9cises des \u00e9tats et interactions \u00e9ventuels d\u2019atomes uniques dans une mol\u00e9cule, nous permettent de, non seulement comprendre de nombreuses r\u00e9actions chimiques et physiques, mais \u00e9galement de les utiliser. \u00ab Les techniques d\u2019apprentissage machine ont radicalement modifi\u00e9 les travaux dans de nombreuses disciplines mais jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, leur utilisation est rest\u00e9e tr\u00e8s limit\u00e9e dans des simulations de dynamique mol\u00e9culaire \u00bb a indiqu\u00e9 Klaus-Robert M\u00fcller, professeur d\u2019apprentissage automatique \u00e0 la TU de Berlin. Le probl\u00e8me : La plupart des algorithmes types ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s dans l\u2019id\u00e9e que le volume des donn\u00e9es \u00e0 traiter n\u2019\u00e9tait pas pertinent. \u00ab Cependant, cela ne s\u2019applique pas aux calculs pr\u00e9cis de la m\u00e9canique quantique d\u2019une mol\u00e9cule o\u00f9 chaque point de donn\u00e9es unique est crucial et o\u00f9 le calcul individuel de plus grandes mol\u00e9cules peut prendre plusieurs semaines voire plusieurs mois. Les \u00e9normes moyens de calcul n\u00e9cessaires pour r\u00e9aliser cela ont rendu impossible les simulations pr\u00e9cises en mati\u00e8re de dynamique mol\u00e9culaire \u00bb a pr\u00e9cis\u00e9 Alexandre Tkatchenko<\/a>, professeur de physique chimique th\u00e9orique \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 du Luxembourg.<\/p>

C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment ce probl\u00e8me que les chercheurs ont d\u00e9sormais r\u00e9solu en int\u00e9grant les lois physiques dans les techniques d\u2019apprentissage automatique. \u00ab La m\u00e9thode consiste \u00e0 ne pas calculer tous les \u00e9tats possibles \u00e9ventuels de la dynamique mol\u00e9culaire \u00e0 l\u2019aide des techniques d\u2019apprentissage machine mais plut\u00f4t de calculer uniquement ceux qui ne r\u00e9sultent pas de lois physiques connues ou de l\u2019application d\u2019op\u00e9rations de sym\u00e9trie \u00bb, a poursuivi le professeur Alexandre Tkatchenko.<\/p>

D\u2019un c\u00f4t\u00e9, les nouveaux algorithmes d\u00e9velopp\u00e9s utilisent les sym\u00e9tries math\u00e9matiques naturelles dans les mol\u00e9cules. Entre autres choses, elles reconnaissent les axes de sym\u00e9trie qui ne modifient pas les caract\u00e9ristiques physiques de la mol\u00e9cule. En cons\u00e9quence, il faut uniquement calculer ces points de donn\u00e9es une seule fois, et non plusieurs fois, ce qui r\u00e9duit consid\u00e9rablement la complexit\u00e9 du calcul. De plus, les techniques d\u2019apprentissage se fondent sur la loi physique de conservation de l\u2019\u00e9nergie.<\/p>

Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche innovante qui permet l\u2019utilisation des techniques d\u2019apprentissage automatique pour \u00ab incorporer \u00bb les lois physiques avant d\u2019apprendre \u00e0 calculer la dynamique mol\u00e9culaire, l\u2019\u00e9quipe de recherche a r\u00e9ussi \u00e0 r\u00e9concilier les deux aspects contradictoires de\u00a0haute pr\u00e9cision et d\u2019efficacit\u00e9 des donn\u00e9es. \u00ab Ces algorithmes sp\u00e9ciaux permettent au processus de se concentrer sur des probl\u00e8mes plus complexes de simulation plut\u00f4t que de recourir aux r\u00e9sultats obtenus par ordinateur pour la reconstruction de liens insignifiants entre les points de donn\u00e9es. En tant que telle, cette recherche d\u00e9montre l\u2019\u00e9norme potentiel consistant \u00e0 combiner l\u2019IA avec la chimie ou d\u2019autres sciences naturelles \u00bb, a indiqu\u00e9 Klaus-Robert M\u00fcller, expliquant la port\u00e9e du projet.<\/p>

Le projet a \u00e9t\u00e9 financ\u00e9 par la Fondation allemande pour la recherche (German Research Foundation<\/a>), le Conseil europ\u00e9en de la recherche (European Research Council<\/a>) et la Fondation nationale cor\u00e9enne pour la recherche (Korean National Research Foundation<\/a>). Une partie de la recherche a \u00e9t\u00e9 men\u00e9e durant la visite des auteurs de l\u2019Institut pour les math\u00e9matiques pures et appliqu\u00e9es de l\u2019universit\u00e9 de Californie<\/a>, Los Angeles (UCLA), qui re\u00e7oit le soutien de la Fondation nationale pour les sciences (National Science Foundation<\/a>).<\/p><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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