Технологии машинного обучения (ML) позволяют явить миру не только системы распознавания, чем сегодня не занимается только ленивый, но также ведут к появлению решений для сложнейших анализов химических, молекулярных и атомарных структур веществ и материалов. До сих пор подобный анализ вёлся с  использованием знаний и уравнений квантовой механики и физики. Это долгий и трудоёмкий путь, который с помощью технологий ML можно пройти в разы быстрее. Для этого необходимо научить систему анализировать атомную структуру материалов, а не вести длительные расчёты по формулам. Слева расчёт распределения плотности заряда бензола, справа ― разница между анализом с помощью машинного обучения и расчётом по формулам
#машинноеобучение #суперкомпьютер #материалы #учёные #software
#servernews
https://servernews.ru/990312/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn