Исследователи Университета Байройта совершили значительный прорыв в области прогнозирования фазовых переходов между жидким и газообразным состояниями вещества. Объединив статистическую физику с машинным обучением, они разработали метод, позволяющий точно определять состояние вещества при заданных условиях.
Фазовые переходы между жидкостью и газом играют фундаментальную роль как в природных явлениях, так и в промышленных процессах. На примере стакана воды можно наблюдать, как молекулы постоянно переходят из жидкой фазы в газообразную путем испарения и обратно через конденсацию. При определенной критической температуре граница между жидкостью и газом исчезает, образуя сверхкритическую жидкость – явление, широко применяемое в промышленных процессах разделения, очистки и производства.
История изучения фазовых переходов уходит корнями в XIX век, когда Томас Эндрюс экспериментально обнаружил критическую точку. Позже Йоханнес Дидерик ван дер Ваальс, удостоенный Нобелевской премии в 1910 году, предложил теоретическую модель фазового разделения, которая, несмотря на использование грубых приближений, до сих пор остается в учебниках.
Новый метод разработан командой ученых, в которую вошли доктор Флориан Заммюллер и профессор Маттиас Шмидт из Университета Байройта, а также почетный профессор Роберт Эванс – основоположник классической теории функционала плотности. Исследователи объединили функциональные соотношения, сформулированные Эвансом в 1979 году, с возможностями нейронных сетей.
Инновационный подход позволяет преодолеть ограничения традиционных методов. По словам профессора Шмидта, машинное обучение значительно повышает точность прогнозов, а предположения ван дер Ваальса теперь могут быть количественно проверены и в значительной степени подтверждены.
Доктор Заммюллер подчеркивает важность теоретической физики в контроле предсказаний искусственного интеллекта: статистическая механика жидкостей предоставляет строгие уравнения для проверки качества прогнозов ИИ.
Новая методология открывает широкие перспективы применения в различных областях, включая изучение смачивания поверхностей, капиллярного поведения в порах и явлений расслоения. Гибридный подход, сочетающий машинное обучение и теорию жидкостей, создает основу для гибкого моделирования веществ и оптимизации промышленных процессов.
Изображение носит иллюстративный характер
Фазовые переходы между жидкостью и газом играют фундаментальную роль как в природных явлениях, так и в промышленных процессах. На примере стакана воды можно наблюдать, как молекулы постоянно переходят из жидкой фазы в газообразную путем испарения и обратно через конденсацию. При определенной критической температуре граница между жидкостью и газом исчезает, образуя сверхкритическую жидкость – явление, широко применяемое в промышленных процессах разделения, очистки и производства.
История изучения фазовых переходов уходит корнями в XIX век, когда Томас Эндрюс экспериментально обнаружил критическую точку. Позже Йоханнес Дидерик ван дер Ваальс, удостоенный Нобелевской премии в 1910 году, предложил теоретическую модель фазового разделения, которая, несмотря на использование грубых приближений, до сих пор остается в учебниках.
Новый метод разработан командой ученых, в которую вошли доктор Флориан Заммюллер и профессор Маттиас Шмидт из Университета Байройта, а также почетный профессор Роберт Эванс – основоположник классической теории функционала плотности. Исследователи объединили функциональные соотношения, сформулированные Эвансом в 1979 году, с возможностями нейронных сетей.
Инновационный подход позволяет преодолеть ограничения традиционных методов. По словам профессора Шмидта, машинное обучение значительно повышает точность прогнозов, а предположения ван дер Ваальса теперь могут быть количественно проверены и в значительной степени подтверждены.
Доктор Заммюллер подчеркивает важность теоретической физики в контроле предсказаний искусственного интеллекта: статистическая механика жидкостей предоставляет строгие уравнения для проверки качества прогнозов ИИ.
Новая методология открывает широкие перспективы применения в различных областях, включая изучение смачивания поверхностей, капиллярного поведения в порах и явлений расслоения. Гибридный подход, сочетающий машинное обучение и теорию жидкостей, создает основу для гибкого моделирования веществ и оптимизации промышленных процессов.
