автор: Майкл О’Бойл, инженерный колледж Грейнджера Иллинойского университета — https://phys.org/news/2023-04-simulations-machine-phase-solid-hydrogen.html?utm_source=nwletter&utm_medium=email&utm_campaign=weekly-nwletter
Водород, самый распространенный элемент во Вселенной, встречается повсюду — от пыли, заполняющей большую часть космического пространства, до ядер звезд и многих веществ здесь, на Земле. Это было бы достаточной причиной для изучения водорода, но его отдельные атомы также являются самыми простыми из всех элементов, состоящими всего из одного протона и одного электрона. Для Дэвида Чеперли, профессора физики Иллинойского университета Урбана-Шампейн, это делает водород естественной отправной точкой для формулирования и проверки теорий материи.
Чеперли, также сотрудник Иллинойского центра квантовой информатики и технологий, использует компьютерное моделирование для изучения того, как атомы водорода взаимодействуют и объединяются, образуя различные фазы вещества, такие как твердые тела, жидкости и газы. Однако истинное понимание этих явлений требует квантовой механики, а квантово-механическое моделирование обходится дорого. Чтобы упростить задачу, Чеперли и его сотрудники разработали метод машинного обучения, который позволяет выполнять квантово-механическое моделирование с беспрецедентным количеством атомов. Они сообщили в Physical Review Letters, что их метод обнаружил новый вид твердого водорода под высоким давлением, который отсутствовал в предыдущих теориях и экспериментах.
«Оказалось, что машинное обучение многому нас научило», — сказал Чеперли. «Мы наблюдали признаки нового поведения в наших предыдущих симуляциях, но мы не доверяли им, потому что могли вместить только небольшое количество атомов. С помощью нашей модели машинного обучения мы могли бы в полной мере воспользоваться самыми точными методами и увидеть, что происходит на самом деле «.
Атомы водорода образуют квантово-механическую систему, но полностью описать их квантовое поведение очень сложно даже на компьютерах. Такой современный метод, как квантовое Монте-Карло (QMC), позволяет реально моделировать сотни атомов, в то время как для понимания крупномасштабного фазового поведения требуется моделировать тысячи атомов в течение длительных периодов времени.
Чтобы сделать QMC более универсальной, два бывших аспиранта, Хунвэй Ниу и Юбо Ян, разработали модель машинного обучения, обученную с помощью моделирования QMC, способную вместить гораздо больше атомов, чем QMC сама по себе. Затем они использовали модель совместно с постдокторским научным сотрудником Скоттом Дженсеном для изучения того, как плавится твердая фаза водорода, образующаяся при очень высоких давлениях.
Они втроем изучали различные температуры и давления, чтобы составить полную картину, когда заметили нечто необычное в твердой фазе. В то время как молекулы твердого водорода обычно близки к сферическим и образуют конфигурацию, называемую гексагональной плотной упаковкой — Чеперли сравнил это с апельсинами, уложенными в стопку, — исследователи наблюдали фазу, когда молекулы приобретают форму продолговатых фигур — Чеперли описал их как яйцевидные.
«Мы начали с не слишком амбициозной цели — усовершенствовать теорию чего-то, о чем мы знаем», — вспоминал Дженсен. — К сожалению, а может быть, и к счастью, все было гораздо интереснее. Появилось это новое поведение. Фактически, это было доминирующее поведение при высоких температурах и давлениях, на что в более старой теории не было и намека».
Чтобы проверить свои результаты, исследователи обучили свою модель машинного обучения данным из теории функционала плотности, широко используемого метода, который менее точен, чем QMC, но может вместить гораздо больше атомов. Они обнаружили, что упрощенная модель машинного обучения идеально воспроизводит результаты стандартной теории. Исследователи пришли к выводу, что их крупномасштабное моделирование QMC с помощью машинного обучения может учитывать эффекты и делать прогнозы, недоступные стандартным методам.
Эта работа положила начало разговору между сотрудниками Ceperley и некоторыми экспериментаторами. Измерения содержания водорода при высоком давлении выполнить сложно, поэтому экспериментальные результаты ограничены. Новое предсказание вдохновило некоторые группы пересмотреть проблему и более тщательно изучить поведение водорода в экстремальных условиях.
Чеперли отметил, что понимание водорода при высоких температурах и давлениях улучшит наше понимание Юпитера и Сатурна, газообразных планет, состоящих в основном из водорода. Дженсен добавил, что «простота» водорода делает это вещество важным для изучения. «Мы хотим понять все, поэтому мы должны начать с систем, которые мы можем атаковать», — сказал он. «Водород прост, поэтому стоит знать, что мы можем с ним справиться».
More information: Hongwei Niu et al, Stable Solid Molecular Hydrogen above 900 K from a Machine-Learned Potential Trained with Diffusion Quantum Monte Carlo, Physical Review Letters (2023). — DOI: 10.1103/PhysRevLett.130.076102
Provided by — University of Illinois Grainger College of Engineering