1595
Вода вкриває більшу частину поверхні Землі, та поводиться вона так, що вирізняється майже з-поміж усіх інших рідин. Одна з найнезвичніших її рис — те, що вона розширюється, а не стискається під час замерзання. Науковці давно пов’язують цю дивну поведінку зі змінами мікроскопічної структури води залежно від температури й тиску, але їм бракувало послідовного способу описувати й порівнювати ці структурні зміни. Дослідники з Осацького університету звернулися до штучного інтелекту, щоб розв’язати цю задачу, і опублікували роботу в журналі Communications Chemistry.
Їхня система ШІ дає єдиний спосіб порівнювати різні методи опису структури переохолодженої води, допомагаючи визначити, які з них уловлюють найважливіші риси. Щоб рідка вода стала льодом, її молекули мають вишикуватися в упорядковану кристалічну ґратку. Цей процес починається на центрі нуклеації — поверхні, де можуть зароджуватися кристали льоду; ним можуть слугувати крихітні домішки чи мікроскопічні подряпини всередині посудини.
Якщо таких центрів немає, вода може залишатися рідкою навіть після охолодження нижче нормальної точки замерзання. Цей незвичний стан називають переохолодженою водою, і саме в ньому дивні властивості води проявляються найяскравіше. Науковці вважають, що це пов’язано з балансом між двома конкурентними формами рідкої води — рідиною високої густини (HDL) і рідиною низької густини (LDL). На молекулярному рівні молекули води постійно формують і розривають мережі водневих зв’язків, і зі зростанням температури компактніші структури HDL дедалі переважають відкритіші LDL.
За роки дослідники запропонували безліч способів описати локальне розташування молекул води — від тетраедричного порядку зв’язків до локальної густини. Оскільки ці «структурні дескриптори» розробляли незалежно, вони використовують різні шкали, розмірності й типи інформації, що ускладнювало їх пряме порівняння. «Ми хотіли ввести в дослідження нейромережеву модель, щоб оцінити, наскільки точно дескриптори вловлюють ключову структурну інформацію — у спосіб, схожий на людське пізнання», — пояснив автор дослідження Кан Кім.
Щоб навчити ШІ, дослідники подавали нейромережі структурні дані, згенеровані молекулярно-динамічними симуляціями переохолодженої води. Через численні спроби система навчилася розпізнавати значущі патерни в молекулярних структурах. «Мережа використала вивчене, щоб порівняти, як 16 дескрипторів розрізняють структури LDL і HDL за різних температур, — повідомив старший автор Нобуюкі Мацубаясі. — У такий спосіб ми визначили найефективніші дескриптори».
Дослідники кажуть, що їхній підхід може поглибити розуміння того, як мікроскопічні структурні зміни пов’язані з термодинамічною поведінкою води. Результати також можуть допомогти пояснити походження незвичних властивостей води й спрямувати розробку ще досконаліших інструментів для вивчення її складної молекулярної структури.
Ця робота — приклад того, як штучний інтелект стає інструментом фундаментальної науки навіть у таких, здавалося б, добре вивчених питаннях, як поведінка води. Замість того щоб замінювати фізичне розуміння, нейромережа тут виступає «неупередженим суддею», здатним оцінити, які з багатьох конкурентних теоретичних описів найкраще відображають реальність. Розгадка аномалій води має значення далеко за межами хімії — від кліматології та біології до інженерії, адже саме незвичні властивості води роблять можливим життя в тому вигляді, у якому ми його знаємо.
