양자 물리학 x 딥 러닝을 통한 바카라 커뮤니티의 큰 진화

양자 물리학 x 딥 러닝을 통한 바카라 커뮤니티의 큰 진화

2022/08/31

양자 물리학 x 딥 러닝바카라 커뮤니티-Great Evolution 학습 대상이 아닌 영역에서도 매우 정확한 예측

실험실에서 고성능을 보여준 인공 지능 (바카라 커뮤니티)이 실제 상황에서 예상대로 움직이지 않는다는 소식을 듣는 것이 일반적입니다 이것의 가장 큰 원인은 딥 러닝 기술을 사용하여 개발 된 바카라 커뮤니티가 "융통성이 없다"는 것입니다 학습에 사용되는 데이터 범위를 약간 넘어 서면 바카라 커뮤니티는 갑자기 쓸모가 없게됩니다
4072_4179데이터가 아닌 영역에서도 적절합니다작은 분자 크기를 가진 물체의 특성 데이터를 사용하여 단순히 학습함으로써 큰 분자 크기를 가진 물체의 특성을 정확하게 추정 할 수 있습니다 실현의 열쇠는딥 러닝 및 양자 물리 지식의 융합훈련 데이터를 벗어난 고성능을 달성 할 수 없다는 것은 기존의 딥 러닝 기술의 주요 약점이었습니다 딥 러닝과 이론을 결합 하여이 약점을 극복하는이 기술에는 다음이 포함됩니다물리학 및 화학과 관련된 부문, 재료 개발 및 약물 발견을 포함하여완전히 새로운 결과를 낳을 것입니다

현장에서 가장 높은 등급 바카라 커뮤니티를 사용할 수 없습니다

그것은 쓴 경험으로 시작되었습니다 인공 지능 연구 센터의 Tsubaki Masashi는 약물과 단백질 사이의 상호 작용을 예측하는 딥 러닝 기술을 연구하고있었습니다 2017 년 12 월, 그는 국제 회의에서 자신의 연구 결과에 대해보고했는데,이 회의는 가장 높은 바카라 커뮤니티 분야로 알려져 있으며, 그가 참여한 워크숍에 대한 최고의 논문 상을 수상했습니다 그러나 우리는이 기술을 사용 하여이 분야의 제약 회사와 협력하려고 시도했을 때 유망한 결과를 얻을 수 없었습니다

실제로, 현장에서 예상대로 작동하지 않도록 실험에서 고성능을 보여준 바카라 커뮤니티에서 일반적입니다 가장 큰 문제는 딥 러닝 기술을 사용하여 개발 된 바카라 커뮤니티가 융통성이 없다는 것입니다 학습에 사용되는 데이터의 범위에서 조금 잃어 버리면 바카라 커뮤니티는 갑자기 쓸모 없게됩니다 예를 들어, 햇볕이 잘 드는 날씨 또는 비가 오는 날씨에만 훈련 된 자율 주행 자동차는 눈이 나올 때 손실됩니다 "검은 고양이"와 "흰 개"의 사진을 통해 배운 이미지 인식 바카라 커뮤니티는 "흰색"고양이 "또는"검은 색 "개가 있으면 적절한 판단을 할 수 없습니다

이 문제를 해결하기 위해 전 세계에서 연구가 진행되고 있습니다 유럽의 주요 재무 자원을 사용하는 주요 유럽 및 미국 IT 회사는 엄청나게 많은 양의 데이터를 수집하고 있으며, 최신 슈퍼 컴퓨터조차도 배우는 데 며칠이 걸릴 수있는 바카라 커뮤니티 모델을 개발하고 있습니다 이 기술은 많은 양의 데이터를 수집하고 강력한 기술을 사용하기 전에 본 적이없는 데이터의 양을 줄이는 데 사용될 수 있습니다

Tsubaki와 그의 팀은 물리 이론을보고 더 효율적인 방법이 있는지 궁금해했습니다 이것은 물질의 특성을 고려하기위한 기초, 딥 러닝을 고려하기위한 기초 인 양자 물리 이론을 결합한 방법으로, 많은 양의 데이터에 의존합니다 (2020/11/11 보도 자료 기사)

첫 번째 데이터 영역에서도 매우 정확

팀은 물체의 분자 (분자를 구성하는 원자의 위치 관계)의 구조에 대한 데이터를 입력함으로써 분자의 특성 (에너지)을 예측할 수있는 바카라 커뮤니티를 실현했다 이 바카라 커뮤니티 학습은 다양한 물체의 분자의 특성을 조사한 기존 데이터베이스를 사용하여 수행되었습니다

바카라 커뮤니티, Tsubaki 및 기타의 예측 기능을 조사하기 위해이 데이터베이스를 이전에 교육 및 테스트 데이터로 나누었습니다 핵심은 훈련 데이터가 소분자 크기 (낮은 수의 원자)를 갖는 물질 만 포함하지만, 시험 데이터에는 작은 분자 크기가있는 물질과 큰 분자 (많은 수의 원자)가있는 물질이 포함된다는 것이다 전자는 바카라 커뮤니티로 훈련되었고, 후자는 작은 물질에서 큰 물질로 다양한 분자의 특성을 예측하는 데 사용되었다

결과는 다음 그림에 나와 있습니다 수평 축은 분자 크기 (원자 수)의 크기를 나타내고, 세로 축은 정답과 비교하여 오차의 크기를 나타냅니다 빨간색 선은 Tsubaki et al에 의해 개발 된 바카라 커뮤니티를 말하고, 파란색 선은 기존 기술을 나타냅니다 그리고 그림의 "외삽 영역"은 학습 데이터가 아닌 영역입니다

이전 기술의 차이는 분명합니다 새로 개발 된 바카라 커뮤니티는 처음 발생한 데이터 영역에서 예측 오류를 크게 줄이는 데 성공했습니다

새로 개발 된 바카라 커뮤니티는 몇 분 안에 10,000 유형의 분자 특성을 예측합니다

새로운 재료를 개발하는 첫 번째 단계는 후보 분자의 특성을 추정하는 것입니다 세계에 존재할 수있는 분자 (원자의 조합)의 조성은 계산 될 수 있으며, 그 중 일부만이 그들의 특성에 알려져있다 바카라 커뮤니티를 사용하여 분자 특성을 예측할 수 있다면 많은 시간과 비용이 필요한 실험을 수행하지 않고도 새로운 재료에 대한 후보자를 미리 좁힐 수 있습니다

이전에는 실험을 수행하지 않고 분자의 특성을 조사 할 수있는 방법이있었습니다 이것은 물리 법칙에 기초한 분자 상태의 컴퓨터 시뮬레이션 방법입니다 그러나이 방법을 사용하면 한 가지 유형의 유기 화합물을 검색하는 데 몇 분에서 몇 시간이 걸립니다

Tsubaki et al 한 번에 계산에 필요한 시간을 줄입니다 10,000 개의 분자의 특성은 단 몇 분 안에 예측 될 수 있습니다 실제로 컴퓨터 시뮬레이션보다 10 만 배 더 빠릅니다

또한 물질의 분자가 커짐에 따라 두 사람의 차이가 커집니다 컴퓨터 시뮬레이션에서, 분자에 포함 된 전자의 수가 증가함에 따라, 계산 시간은 전자 수의 3 내지 4 전력의 비율만큼 증가한다 예를 들어, 전자 수가 두 배가되면 계산 시간은 2에서 4 번째 전력, 즉 8 ~ 16 배로 증가합니다

이 바카라 커뮤니티를 사용하면 분자 크기가 증가하더라도 단순히 소분자에 대한 데이터를 학습함으로써 결과를 짧은 시간 내에 얻을 수 있습니다 큰 분자의 특성을 정확하게 예측할 수 있습니다 이 기술은 이전에 사용할 수 없었던 정보를 빠르게 탐색 할 수 있으며 재료 개발의 주요 변화를 가져올 가능성이 있습니다

양자 물리 지식 소개

그렇다면 새로운 기술은 기존 기술의 단점을 어떻게 구성 했습니까?

이전의 딥 러닝 기술에서 바카라 커뮤니티는 분자 구조에 대한 많은 수의 데이터를 특성에 대한 데이터와 비교했으며 구조와 특성 사이의 "공식"을 찾았습니다 신경망을 사용하는 바카라 커뮤니티는 또한 복잡하고 거대한 수학적 공식으로 설명 될 수 있으며,이 공식의 계수 (매개 변수)가 적절하게 조정되고 분자 구조 데이터가 입력되면 특성 데이터를 출력하는 공식을 도출합니다 다시 말해, 딥 러닝은 프로세스의 진행 상황에 대해 걱정하지 않고 올바른 결과에 중점을 둔 방법이며, 교육 데이터의 범위 내에서 결과가 정확하더라도 교육 데이터의 범위에서 1 단계 떨어져있는 경우 바카라 커뮤니티는 잘못 안내 된 결과를 생성하는 공식을 배울 수 있습니다

그래서 Tsubaki와 다른 사람들은 입력과 출력 사이의 중간 프로세스에 존재하는 이론적 관계를 "좋은 점수"를 통해 딥 러닝과 결합하기로 결정했습니다 이론적 관계와의 조합은 양자 물리학에 대한 지식에 기초하여 구성되며, 이는 분자 특성을 조사하기 위해 시뮬레이션에도 사용됩니다 첫째, 그들은 바카라 커뮤니티 학습의 물리 지식에서 적절하고 빠르게 계산할 수있는 부분을 제외하고 딥 러닝과 관련된 부분을 최소화하여 광범위한 영역에서 사용할 수있는 공식을 찾으려고 시도했습니다

위의 다이어그램을 참조하십시오 왼쪽 상단의 "화합물 M"은 분자 구조를 나타내고 오른쪽 상단의 "물리적 특성 값 e"는 분자 특성을 나타냅니다 이전 딥 러닝은 M과 E의 데이터 만 살펴보고이를 연결하는 공식을 만들었습니다

그러나, M에서 물리적으로 E를 도출하기 위해서는 먼저 원자의 상태 (원자의 파동 기능 φ) 및 분자 상태 (전자의 파동 기능 ψ)를 알아야한다 Tsubaki와 다른 사람들은이 섹션에서 양자 물리학에서 알려진 공식을 소개했습니다 한편, 분자의 파동 함수 ψ에서 물리적 특성 값 e를 예측하는 부분의 계산은 매우 복잡하므로 딥 러닝을 사용하여 이것을 바카라 커뮤니티 (신경망)로 맡길 것입니다 남은 것은 물리 공식의 계수와 바카라 커뮤니티 내부의 계수를 한 번에 한 번에 배우는 것입니다 (그림의 M → φ → ψ → E)

결과가 중간에 있더라도 답을 확인하십시오

그러나 물리 공식을 바카라 커뮤니티와 결합하면 아직 충분하지 않습니다 이는 두 계수를 모두 학습하면 여전히 공식이 여전히 좁은 범위에만 적용될 가능성이 있기 때문입니다 따라서 Tsubaki와 다른 사람들은 물리 공식이 올바른 형태로 해결되도록 다른 제약을 추가하기로 결정했습니다 그것이 다이어그램의 하단 절반입니다

양자 물리학의 발견에서, 특정 관계는 화합물 분자의 전자의 밀도 (ρ)와 분자의 전기적 특성 (Hornberg-Cohn 's Theorem) 사이를 유지한다 둘 사이의 공식은 딥 러닝 바카라 커뮤니티 (신경망)를 사용하여 표현 될 수 있습니다 또한, 분자의 밀도 ρ는 단순한 수학적 방정식 (제곱의 합)에 의해 파동 함수 ψ로부터 얻어 질 수있다 다시 말해, 화합물 M의 전위 V를 예측할 수있는 공식 (그림의 m → → φ → ψ → ρ → V)이 생성 될 수 있습니다

여기서, 우리가 각 화합물 m에 대해 얼마나 많은 전위 V가 있는지에 대한 많은 데이터를 사용한다면, m에서 V 로의 공식의 계수를 배울 수 있습니다 이것은 물리적으로 올바른 방향에 접근하는 화합물 M에서 분자의 파동 기능 ψ를 찾기위한 공식을 가져옵니다 나머지는이 제약으로 경로를 배우는 기술과 앞에서 언급 한 물리적 특성 값이 번갈아 가며 다이어그램의 모든 공식이 점차 정답에 접근 할 수있는 경로입니다

위에서이 방법을 사용하여 바카라 커뮤니티가 개발 한 것으로 언급하면 물리적 특성을 올바르게 예측할 수 있습니다 또 다른 "답변 확인"은 제약으로 사용되는 전자의 밀도 ρ가 올바르게 추론되는지 여부입니다 결과는 다음과 같습니다 점선 노란색 선은 시뮬레이션 결과이며 빨간색 선은 바카라 커뮤니티 출력입니다 바카라 커뮤니티 출력은 두 피크와 같은 시뮬레이션 결과의 특성을 캡처합니다

5 년 안에 분자 특성을 진화시키고 10 년 동안 화학 반응의 메커니즘

이 기술의 개선의 여지가 여전히 있습니다 전자 밀도 및 물리적 특성의 예측 결과를 살펴보면 합리적인 오류 와이 오류를 줄이기위한 목표 중 하나가 더 실용적인 모델이됩니다 재료의 일부 분자는 복잡한 3 차원 배열로 많은 원자를 결합하여 만들어지며 바카라 커뮤니티 계산에 이러한 구조에 대한 정보를 포함시킴으로써 개선 될 수 있습니다

더 어려운 목표는 현재 에너지 외에 바카라 커뮤니티에 의해 예측 된 분자의 특성을 확장하는 것입니다 컴퓨터 시뮬레이션은 에너지 찾기 프로세스의 부산물로서 다양한 특성을 제공합니다 그러나 딥 러닝을 사용하는 바카라 커뮤니티는 최종 결과 만 알 수 있으며 진행이 무엇을 나타내는지는 종종 불분명합니다 이것이 현재 딥 러닝 모델을 내용물을 보이지 않는 "블랙 박스"라고하는 이유입니다

Tsubaki et al 에너지 이외의 다른 물리적 정보는 바카라 커뮤니티가 훈련 된 후 모델의 매개 변수 (숫자)에 포함되어 있다고 믿습니다 우리는 현재이 훈련 된 모델의 매개 변수를 기반으로 다양한 특성을 예측하는 방법을 연구하고 있습니다

각 분자의 특성을 넘어서, 발달 된 촉매가 화학 반응을 얼마나 촉진하는지, 후보 약물이 단백질에 어떻게 결합하는지와 같은보다 진보 된 현상을 예측하는 바카라 커뮤니티에 대한 연구가있다 "얼마나 걸립니까?" 츠바키가 대답했다 "지금부터 물리학, 지금부터 화학은 10 년이 지났으며, 살아있는 것들이 그 이상으로 나아갈 것입니다" 물리학은 물질 분자의 특성을 흔드는 과정입니다 화학은 다수의 분자를 포함하는 화학 반응의 메커니즘의 설명을 말한다 생물학적 단계에서, 단백질과 같은 극도로 복잡한 분자의 상호 작용이 주제이다

이러한 광범위한 문제는 Tsubaki와 같은 소규모 연구 그룹에서 해결할 수 없습니다 Tsubaki는 업계 및 학계의 연구원을 찾고 있습니다 그는 촉매 및 약물과 같은 응용 분야의 전문가뿐만 아니라 언어와 같은 다른 주제를 다루는 바카라 커뮤니티 연구원의 관점을 포함하고 싶습니다

바카라 커뮤니티를 사용한 재료 개발은 전 세계 회사와 연구 기관이 치열한 경쟁에있는 치열한 전장입니다 이 분야의 고유 한 방법을 통해 훌륭한 결과를 얻으면 일본 산업에 큰 이점을 가져올뿐만 아니라 세계에 영향을 줄 것입니다

Tsubaki는 오늘날 일본 기업의 재료 개발 및 약물 발견에 기여할뿐만 아니라 물리 및 화학과 관련된 많은 분야로 전환 할 하루를 만들기 위해 오늘날 연구를 계속하고 있습니다