Juan Carlos Gil explica que los investigadores calculan resultados con un potencial profundo, afirmando que su precisión es comparable a la de un cálculo DFT para cada punto del diagrama de fases.
…cosa pero no me quiero meter porque ya me estáis empezando a mirar raro. La diferencia en el DFT da las estructuras a temperatura cero. Si quieres hacer un diagrama de fases a temperaturas pues tienes que integrar, tienes que ir enchufando la temperatura. Bueno, el caso es que calculan con su potencial profundo, con una precisión, dicen, equivalente, siempre con comillas, pero oye, es que si no sería imposible, pues a la quedaría una DFT de cada punto de ese diagrama de fases. Y lo comparan con el experimental, que está en la figura 6. Las líneas grises son el experimento y las rojas este trabajo. Y es en este diagrama de fases donde aparece el otro resultado fundamental de este trabajo: una región de estabilidad, encuentran en la línea. En la figura está coloreado de cian, una región de estabilidad que los autores llaman hielo L, que jolín, qué…
Juan Carlos Gil explica que para que las simulaciones por ordenador del agua sean precisas y reflejen los resultados obtenidos en experimentos de laboratorio, es necesario ajustar los parámetros utilizados en la simulación.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #4parametrizar potencial para simulacionestamaño de la bola en simulacionesprofundidad del pozo de potencialcalor de vaporización como magnitud…y a partir de las posiciones y velocidades que vamos obteniendo, pues podemos deducir las propiedades estructurales y termodinámicas de la sustancia simulada pues aplicando técnicas de física estadística. Pero, y esto es lo importante, para que este universo Digital se parezca a nuestros cacharritos en el laboratorio, a la naturaleza real, pues es necesario parametrizar el potencial. Es decir, hay que ajustar sus parámetros: el tamaño de la bola, la profundidad del pozo de potencial para reproducir propiedades experimentales de la sustancia de interés como la densidad, el punto de ebullición o el calor de vaporización, que ha sido una magnitud que se ha utilizado clásicamente muchísimas veces. Bueno, pues eso sería la simulación de forma abstracta, pero a partir de ahí surgen dos grandes corrientes en cuanto a la simulación de materia condensada, Monte Carlo y dinámica molecular La técnica de Monte Carlo nace con las ideas de Markov a principios…
Juan Carlos Gil explica cómo la dinámica molecular con potencial profundo (TPMD) combina precisión cuántica y velocidad de la dinámica molecular clásica, permitiendo refinar el método durante la simulación.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #2tpmd combina precisión cuántica velocidadaprendizaje activo refina método simulaciónred profunda calcula potencial partículadft feten optimiza configuraciones simulación…mostraron que podemos entrenar una red neuronal profunda para imitar la superficie de energía real cuántica dada por la DFT en lugar de tener que calcular la DFT completa en cada paso de la simulación. Vamos, yo me quedé de piedra, ultra ingenioso, así nace. La dinámica molecular con potencial profundo, TPMD, que combina las mejores cosas de ambos mundos: la precisión cuántica por una parte y la velocidad de la dinámica molecular clásica. Solo tienes que consultar la red profunda en cada paso de la simulación para que te dé el potencial en una partícula. Luego, en trabajos posteriores, refinaron el método con lo que llaman aprendizaje activo. El propio sistema durante la simulación, si se da cuenta, haciendo una serie de chequeos, que el potencial profundo que conoce empieza a no representar de forma óptima las configuraciones que le van saliendo en la simulación pues puede calcular esas configuraciones por un DFT chulo, FETEN, e incorporar esos nuevos valores al reentrenar la red e incorporarlo para seguir haciendo la simulación con un potencial refinado. Vale, os he hablado de agua por un poquito y también de simulación, pero todavía necesito introducir otra cosita antes de pasar al artículo, mezclando agua y simulación. ¿Qué modelos de agua se han utilizado para la simulación? Pues el primer modelo moderno…
Juan Carlos Gil explica cómo se mejora el potencial profundo en el proceso iterativo para generar estructuras de hielo, utilizando estructuras complejas que exceden un umbral de error energético.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #3potencial profundo describe estructuras inusualesred neuronal convergida y procesotécnica para elegir estructurasdft calcula potencial de estructuraerror potencial profundo dft-fetenestructuras complejas umbral energéticoentrenamiento potencial profundo red profundaaprendizaje activo estructuras mejores…esta pregunta es no y el ciclo sigue. Pero si en algún momento el método encuentra que ya ha convergido, pues se saldría por la esquina inferior derecha del diagrama que os cuento luego. Si no, sigue en el sentido horario hacia el siguiente punto de decisión. ¿Ha convergido la red neuronal? Donde aquí lo que hacen es comprobar si el potencial profundo que tenemos en estos momentos están describiendo bien las estructuras rarunas que van saliendo con el proceso. Se eligen unas cuantas de ellas, hay una técnica para elegirlas y se calcula su DFT, su estructura y su potencial, bien con un DFT bien hecho. Si el error del potencial profundo respecto del DFT-FETEN supera los 3 milielectronvoltios por molécula, entonces se cogen esas estructuras complicadas y se alimentan a la última fase del ciclo, el entrenamiento del potencial profundo que os mencionaba antes. Se calcula un DFT superbueno y se alimenta con estas estructuras a la red profunda para mejorar el potencial profundo, valga la redundancia de tanto profundo; era lo que antes llamábamos aprendizaje activo. Tenemos entonces estructuras mejores, potencial refinado y seguimos con el ciclo hasta que, después de dar las vueltas que sean necesarias, Convergen los dos puntos de decisión que hay en el diagrama y cuando es así nos salimos en el bloque final, abajo a la derecha de la figura, que pone cálculo de la energía libre con las estructuras supervivientes a todas estas perrerías, pues se relajan por…
Juan Carlos Gil destaca un resultado clave del trabajo realizado: la publicación abierta del potencial profundo refinado utilizado en el estudio, que incluye dos millones de parámetros de una red neuronal y el código asociado.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #10potencial profundo refinado publicación abiertared neuronal parámetros y sesgoscódigo asociado ciencia abierta…es el hielo 11, y en la cola estarían los hielos de más alta densidad, con las parejas 6 y 15 y 7 y 8. Con lo cual hay un gradiente a lo largo de este cocodrilo tiburón, pues de un gradiente desde hielos abiertos, si queremos, hasta los hielos más compactos. Otro resultado fundamental de este trabajo es, obviamente, el propio potencial profundo refinado que se ha incurrado apto para este régimen de presiones, que está publicado de forma abierta, claro, y son dos millones de parámetros de la red neuronal entre pesos y sesgos, pues ahí hay dos millones de numeritos, también publican el código, con lo cual, pues fenomenal, ciencia abierta para seguir acercándonos a la realidad natural. Con ese potencial y utilizando integración termodinámica calculan el diagrama de fases del agua. Aquí hay una sutil cosa pero no me quiero meter porque ya me estáis empezando a mirar raro. La diferencia en el DFT da las estructuras a temperatura cero. Si…
Juan Carlos Gil explica que los investigadores calculan resultados con un potencial profundo, afirmando que su precisión es comparable a la de un cálculo DFT para cada punto del diagrama de fases.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #1cálculo dft para diagrama de fasespotencial profundo y precisión experimentalfigura 6 comparativa experimental…cosa pero no me quiero meter porque ya me estáis empezando a mirar raro. La diferencia en el DFT da las estructuras a temperatura cero. Si quieres hacer un diagrama de fases a temperaturas pues tienes que integrar, tienes que ir enchufando la temperatura. Bueno, el caso es que calculan con su potencial profundo, con una precisión, dicen, equivalente, siempre con comillas, pero oye, es que si no sería imposible, pues a la quedaría una DFT de cada punto de ese diagrama de fases. Y lo comparan con el experimental, que está en la figura 6. Las líneas grises son el experimento y las rojas este trabajo. Y es en este diagrama de fases donde aparece el otro resultado fundamental de este trabajo: una región de estabilidad, encuentran en la línea. En la figura está coloreado de cian, una región de estabilidad que los autores llaman hielo L, que jolín, qué…
Juan Carlos Gil comenta los resultados obtenidos al aplicar un método específico al estudio del agua a bajas y medias presiones.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #7 · Palabras #5agua a bajas y medias presioneshielos reales y potenciales profundosprecisión cuántica en el cálculo estructural…de densidad y una función de huella dactilar, un proceso de aprendizaje automático para reentrenar la red neuronal profunda, todo ello salpimentado con cálculos de la teoría del funcional de la densidad. En fin, no sé si alguien da más, pero es apabullante. Segundo resultado, al aplicar este método al agua, a bajas y medias presiones, han redescubierto todo lo que había por redescubrir. Los hielos reales, los sospechosos, propuestos anteriormente, lo que demuestra que el potencial profundo, hombre, describe la naturaleza de forma razonable. Ellos dicen siempre precisión cuántica. Bueno, el término podría ser discutible, pero realmente es una forma de calcular estas estructuras y sus energías muy próxima. A un DFT completo. Obviamente nadie ha podido hacer esto en toda la profundidad de presiones y temperaturas porque no había forma de hacerlo rápido. Por lo tanto, este método, en palabras de los autores y en mi opinión, abre una nueva etapa en el estudio del…