Wissenschaftler nutzen GenAI, um neue Erkenntnisse in der Physik zu gewinnen

haben Forscher des MIT und der Universität Basel in der Schweiz ein neues Framework für maschinelles Lernen (ML) entwickelt, das dabei helfen kann, neue Erkenntnisse über die Materialwissenschaft zu gewinnen. Die Ergebnisse dieser Studie werden in Physical Review Letters veröffentlicht. Diese Forschung nutzt einen auf neuronalen Netzwerken basierenden Ansatz, um Materialeigenschaften und -eigenschaften durch die Analyse großer Mengen an Materialdaten schnell vorherzusagen und zu optimieren. Dieses GenAI-Framework ist hochgradig automatisiert und effizient und kann dazu beitragen, den Fortschritt der Materialforschung zu beschleunigen. Die Forscher sagen, dass ihr Rahmen auf eine Vielzahl von Anwendungen angewendet werden könnte: Wenn sich Wasser von einer Flüssigkeit in einen Feststoff umwandelt, erfährt es wichtige Transformationseigenschaften wie Volumen und Dichte. Phasenänderungen im Wasser kommen so häufig vor, dass wir nicht einmal ernsthaft darüber nachdenken, aber es handelt sich um ein komplexes physikalisches System. Die Vorhersage des Verhaltens von Materialien während Phasenübergängen auf molekularer Ebene ist sehr komplex und anspruchsvoll.

Forscher des MIT und der Universität Basel haben die Leistungsfähigkeit von GenAI genutzt, um ein neues Framework zu schaffen, das automatisch Phasendiagramme neuer physikalischer Systeme zeichnen und Übergänge zwischen ihnen erkennen kann. Diese Innovation wird ein enormes Potenzial für Bereiche wie Materialwissenschaften und Chemie mit sich bringen. Das Framework basiert auf Algorithmen des maschinellen Lernens und ist in der Lage, die Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen, indem es aus bekannten physikalischen Modellen und experimentellen Daten lernt.

Wissenschaftler sind seit langem verwirrt über die Plötzlichkeit und Unvorhersehbarkeit von Phasenübergängen auf molekularer Ebene. Die Vielfalt der Materialien und ihrer Eigenschaften sowie die wenigen wissenschaftlichen Daten machen die Herausforderung noch größer. Das wird sich mit der Entwicklung dieses neuen Rahmenwerks ändern, das einen großen Fortschritt bei der Entdeckung neuer Materialien und dem Verständnis ihrer thermodynamischen Eigenschaften darstellt. Dieses Framework nutzt Techniken des maschinellen Lernens und der Big-Data-Analyse, um unsere Entdeckung neuer Materialien zu transformieren und unser Verständnis ihrer thermodynamischen Eigenschaften erheblich zu verbessern.

„Wenn Sie ein neues System mit völlig unbekannten Eigenschaften hätten, wie würden Sie dann auswählen, welches Observable Sie untersuchen möchten? Wir hoffen, dass es zumindest mit datengesteuerten Tools möglich sein wird, große neue Systeme automatisiert zu scannen.“ „Und es wird Sie auf wichtige Änderungen im System hinweisen. Dies könnte ein Werkzeug für die automatisierte wissenschaftliche Entdeckung neuer, exotischer Phaseneigenschaften sein“, sagt Frank Schäfer, Postdoc in Julias Labor am CSAIL und Co-Autor einer Arbeit über diese Methode.

Julian Arnold, ein Doktorand an der Universität Basel, ist für das erste Projekt im Zusammenhang mit der Forschung verantwortlich. Dazu gehören auch Alan Edelman, Professor für Angewandte Mathematik am Departement für Mathematik, Leiter von Julias Labor und Christoph Bruder, Professor am Departement Physik der Universität Basel und leitender Autor.

Dieser Forschungsdurchbruch ermöglicht es Wissenschaftlern, unbekannte Phasen der Materie zu entdecken. Der Übergang von Wasser von flüssig zu fest ist das offensichtlichste Beispiel für einen Phasenwechsel. Es gibt andere komplexere und kompliziertere Materialübergänge, beispielsweise wenn sich die Leitfähigkeit eines Materials von Zustand zu Zustand ändert.

Traditionelle wissenschaftliche Methoden basieren auf theoretischen Erklärungen physikalischer Zustände, während Wissenschaftler Phasendiagramme manuell erstellen müssen. Diese Methoden weisen schwerwiegende Einschränkungen auf, darunter die Unfähigkeit, Phasendiagramme für hochkomplexe Systeme zu erstellen, das Risiko menschlicher Voreingenommenheit und die Beschränkung auf theoretische Annahmen darüber, welche Parameter wichtig sind. Mit dem Fortschritt der Computertechnologie werden jedoch auch neue wissenschaftliche Methoden entwickelt. Einer davon ist ein auf maschinellem Lernen basierender Ansatz, der Rechenleistung und Big-Data-Analysen nutzt, um das Phasendiagramm eines physischen Systems abzuleiten. Diese Methode beruht nicht mehr auf künstlichen Annahmen und ist in der Lage, komplexe Systeme zu handhaben, da sie große Mengen experimenteller Daten und Variablen verarbeiten kann. Die Entwicklung dieser neuen Methoden ist wichtig für die wissenschaftliche Gemeinschaft

Ein Forschungsteam des MIT und der Universität Basel nutzte ein physikinformiertes GenAI-Modell, um einen „Ordnungsparameter“ zu analysieren, der eine messbare Größe ist, das Verhältnis von Dargestellt ist der gesamte Phasenmodulator bis zum ungeordneten Phasenmodulator. Beispielsweise kann ein Ordnungsparameter verwendet werden, um das Verhältnis von Wassermolekülen in einem geordneten Zustand zu denen in einem ungeordneten Zustand zu definieren.

Die Programmiersprache Julia, bekannt für ihre Exzellenz im wissenschaftlichen und technischen Rechnen, spielt eine wichtige Rolle beim Aufbau neuer ML-Modelle. Berichten zufolge übertrifft die in dem Artikel veröffentlichte Methode andere ML-Techniken hinsichtlich der Recheneffizienz.

Diese Forschung hat das Potenzial, die Bereiche Materialwissenschaft und Quantenphysik zu verändern. Das neue Framework kann nicht nur zur Lösung von Klassifizierungsaufgaben in physikalischen Systemen verwendet werden, sondern spielt auch eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung großer Sprachmodelle (LLMs), indem es bestimmt, wie bestimmte Parameter fein abgestimmt werden können, um eine bessere Ausgabe zu erhalten.