Нейросетевой метод снижает стоимость квантового моделирования
Материал подготовлен искусственным интеллектом на основе нескольких источников — ссылки на оригиналы приведены ниже.
Исследователи из JAIST и ByteDance Seed разработали нейросетевой метод квантового Монте-Карло, снижающий вычислительные затраты для крупномасштабного моделирования. Подход, опубликованный в Nature Computational Science, позволяет проводить высокоточный анализ материалов и химических систем, ранее ограниченный ресурсами.
Прорыв
Команда объединила нейросетевые методы с подходом «байесовской локализации псевдогамильтониана» для достижения точных прогнозов при сниженных затратах. Работу возглавили доцент Том Ичиба и докторант Рюносукэ Фудзимару из JAIST совместно с исследователями из ByteDance Seed. Результаты опубликованы онлайн в Nature Computational Science 22 июля 2026 года.
Более широкие перспективы
Метод открывает возможности для высокоточного анализа крупномасштабных материалов и сложных химических реакционных систем. Будущие применения включают физику твёрдого тела, расчёты возбуждённых состояний и разработку высокоэффективных катализаторов. Ичиба отметил, что метод будет способствовать открытию новых материалов и пониманию биологических явлений.
Что дальше
Команда планирует расширить метод на более широкий спектр элементов. Остаётся неясным, насколько быстро техника будет внедрена в промышленные исследования.
1 источник
Нейросетевой метод снижает стоимость квантового моделирования
