Technika uczenia maszynowego opracowana przez naukowców z University of Illinois Urbana-Champaign ujawniła istnienie nieznanej wcześniej fazy stałego wodoru, która pojawia się w warunkach wysokiego ciśnienia. Daje to nadzieję na uzyskanie wglądu w zachowanie wodoru w ekstremalnych warunkach i lepsze poznanie budowy gazowych planet, takich jak Jowisz i Saturn.
Wodór to najobficiej występujący pierwiastek we Wszechświecie. Występuje wszędzie: od pyłu wypełniającego większość przestrzeni kosmicznej, przez jądra gwiazd, po wiele substancji na Ziemi. Już samo to jest wystarczającym powodem, aby badać ten pierwiastek. To jednak nie koniec: pojedyncze atomy wodoru mają najprostszą budowę ze wszystkich pierwiastków, dysponując tylko jednym protonem i jednym elektronem. To czyni wodór naturalnym punktem wyjścia do formułowania i testowania teorii materii.
David Ceperley, profesor fizyki na University of Illinois Urbana-Champaign, wykorzystuje symulacje komputerowe do badania, w jaki sposób atomy wodoru wchodzą w interakcje i łączą się, pozostając w różnych fazach, takich jak ciało stałe, ciecze i gazy. Jednak prawdziwe zrozumienie badanych tych zjawisk wymaga stosowania metod mechaniki kwantowej, a symulacje z tej dziedziny są kosztowne. Aby uprościć zadanie, Ceperley i jego współpracownicy opracowali technikę uczenia maszynowego, która umożliwia przeprowadzanie symulacji mechaniki kwantowej z użyciem niezwykle dużej liczby atomów. Dzięki temu odkryli nowy rodzaj stałego wodoru występujący pod wysokim ciśnieniem, którego brakowało w dotychczasowej teorii i eksperymentach.
Okazało się, że uczenie maszynowe bardzo wiele nas nauczyło. W naszych poprzednich symulacjach widzieliśmy oznaki nowego zachowania, ale nie ufaliśmy im, ponieważ mogliśmy uwzględnić tylko niewielką liczbę atomów. Dzięki naszemu modelowi uczenia maszynowego mogliśmy w pełni wykorzystać najdokładniejsze metody obliczeniowe i zobaczyć, co naprawdę się dzieje – powiedział Ceperley.
Szczegółowe zbadanie zachowania kwantowego atomów wodoru jest bardzo trudne, nawet jeśli mamy do dyspozycji komputery. Nowoczesne techniki obliczeniowe, takie jak kwantowe Monte Carlo (QMC), mogą symulować zachowanie setki atomów, tymczasem do zrozumienia procesów fazowych zachodzących na dużą skalę konieczne są symulacje zachowania tysięcy atomów w długich okresach czasu.
Aby uczynić QMC bardziej wszechstronnym, dwaj byli absolwenci, Hongwei Niu i Yubo Yang, opracowali model uczenia maszynowego wytrenowany za pomocą symulacji QMC, który jest w stanie pomieścić o wiele więcej atomów niż samo QMC. Następnie wraz ze współpracownikami wykorzystali ten model, aby zbadać, w jaki sposób topi się faza stała wodoru, która tworzy się przy bardzo wysokich ciśnieniach.
Na ilustracji: Fazy stałego wodoru. Lewa strona to dobrze zbadana sześciokątna faza zwartego upakowania, a prawa to nowa faza przewidziana przez symulacje oparte na uczeniu maszynowym autorów. Źródło: Wesleya Moore, Grainger College of Engineering na Uniwersytecie Illinois Urbana-Champaign.
Naukowcy badali różne temperatury i ciśnienia, aby stworzyć pełny obraz, kiedy zauważyli coś niezwykłego w fazie stałej. Podczas gdy cząsteczki w stałym wodorze są zwykle zbliżone do kulistych i tworzą konfigurację zwaną sześciokątną fazą zwartego upakowania – Ceperley porównał to do ułożonych w stos pomarańczy – naukowcy zaobserwowali fazę, w której cząsteczki stają się podłużnymi figurami – Ceperley opisał je jako jajowate.
Zaczęliśmy od niezbyt ambitnego celu, jakim było udoskonalenie teorii czegoś, o czym wiemy. Niestety, a może na szczęście, było o wiele ciekawiej. Pojawiło się to nowe zachowanie. W rzeczywistości było to dominujące zachowanie w wysokich temperaturach i ciśnieniach, coś, czego nie było w starszej teorii – wspomina Jensen.
Aby zweryfikować swoje wyniki, naukowcy przeszkolili swój model uczenia maszynowego używając danych z teorii funkcjonału gęstości, szeroko stosowanej techniki, która jest mniej dokładna niż QMC, ale może uwzględnić znacznie więcej atomów. Odkryli, że uproszczony model uczenia maszynowego doskonale odwzorowuje wyniki teorii standardowej. Naukowcy doszli do wniosku, że ich wielkoskalowe symulacje QMC wspomagane uczeniem maszynowym mogą uwzględniać efekty i przewidywać, których standardowe techniki nie są w stanie.
Ta praca zapoczątkowała rozmowę między współpracownikami Ceperleya i niektórymi eksperymentatorami. Pomiary wodoru pod wysokim ciśnieniem są trudne do wykonania, więc wyniki eksperymentalne są ograniczone. Nowe badanie zainspirowało inne grupy do ponownego i dokładniejszego zbadania zachowania wodoru w ekstremalnych warunkach.
Naukowcy uważają, że poznanie zachowania wodoru w wysokich temperaturach i ciśnieniach poprawi nasze zrozumienie Jowisza i Saturna, gazowych planet zbudowanych głównie z wodoru.
Więcej informacji:
- Publikacja “Stable Solid Molecular Hydrogen above 900 K from a Machine-Learned Potential Trained with Diffusion Quantum Monte Carlo”, Hongwei Niu i in., Physical Review Letters, DOI: 10.1103/PhysRevLett.130.076102
Opracowanie: Joanna Molenda-Żakowicz
Na ilustracji: Zdjęcie Saturna wykonane przez misję Cassini. Źródło: NASA
