AlphaGo 등을 개발하는 DeepMind가 양자화학 계산을 신경망으로 하는 시스템 FermiNet을 2020 년 9 월에 발표했습니다. 또한 연구팀은 발전을 목표로 FermiNet의 오픈소스화를 공표하고 있습니다.
FermiNet : Quantum Physics and Chemistry from First Principles | DeepMind
Phys. Rev. Research 2, 033429 (2020) - Ab initio solution of the many-electron Schr "odinger equation with deep neural networks
FermiNet은 원자와 분자의 에너지를 제1 원리로부터 계산하는 딥러닝을 처음으로 입증한 것으로, 높은 정밀도를 가진 신경망이라고 연구팀은 말했습니다. FermiNet은 과학의 기본적인 문제를 푸는 것만 아니라 미래에 새로운 재료와 화학 합성 프로토타입을 컴퓨터로 만드는 데 도움이 될 가능성이 있어, 다양한 분야에서의 응용이 기대되는 시스템입니다.
그런 FermiNet을 다양한 과학 분야에 응용할 수 있도록 하기 위해서, 연구팀은 FermiNet을 오픈소스화 하기로 결정했습니다. FermiNet 소스코드는 GitHub에서 공개되고 다음 URL에서 다운로드할 수 있습니다.
GitHub - deepmind / ferminet : An implementation of the Fermionic Neural Network for ab-initio electronic structure calculations
FermiNet의 오픈소스화에 대해 연구팀은 "FermiNet은 딥러닝과 양자화학 계산의 융합을 향한 위대한 업적의 시작이라고 생각합니다. FermiNet이 더 뛰어나고 새로운 네트워크 아키텍처에 대해 많은 아이디어와 자극을 줄 것을 우리는 기대하고 있습니다"라고 말하고 있습니다. 이미 여러 그룹이 FermiNet을 실제 연구에 이용하고 다체문제(many body problem : 상호 작용을 하는 많은 입자의 운동 상태를 연구하는 학문)의 첫 번째 원리 계산 등에 어프로치 되고 있다고 연구팀은 보고하고 있습니다.
"우리는 양자화학 계산이라는 수박의 겉을 핥은 것에 지나지 않습니다. FermiNet이 재료과학 및 응집 물질 물리학의 어려운 문제에도 응용될 것을 기대하고 있습니다. 우리의 실험에서 사용된 소스 코드를 공개함으로써 다른 연구자들이 우리의 연구를 기반으로, 우리는 꿈도 못 꿨던 새로운 프로그램에 응용될 수 있기를 바랍니다."라고 연구팀은 설명하고 있습니다.
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