Uutiset

Koneoppimisesta apua kemisteille: algoritmien avulla minimienergiapolut ja satulapisteet löytyvät tehokkaammin

Koneoppiminen avaa uusia mahdollisuuksia monille aloille – myös kemian tutkimukseen, minkä osoittaa Suomen tekoälykeskuksessa tehty tuore väitöstutkimus.
Machine learning in theoretical chemistry
Lähde: J. Chem. Phys. 147, 152720 (2017). Julkaistu AIP Publishingin luvalla.

 

Aalto-yliopiston tohtorikoulutettava Olli-Pekka Koistinen kehitti väitöskirjassaan gaussisiin prosesseihin perustuvia koneoppimisalgoritmeja, jotka tehostavat minimienergiapolkujen ja satulapisteiden etsintää, sekä testasi niiden toimivuutta.

Teoreettisessa kemiassa minimienergiapolkujen ja satulapisteiden määrittäminen on yksi eniten aikaa ja laskentaresursseja kuluttavista tehtävistä. Laskenta-aikaa kuluu etenkin atomikonfiguraation tarkan energian ja gradienttivektorin määrittämiseen. Se joudutaan tekemään erikseen jopa sadoissa konfiguraatioavaruuden pisteissä.

Koneoppimista hyödyntävät menetelmät voivat vähentää tarvittavien havaintopisteiden ja raskaiden energialaskujen määrää murto-osaan siitä, mitä perinteiset menetelmät vaativat, ja siten nopeuttaa ja keventää laskentaa.

Minimienergiapolut kulkevat potentiaalienergiapinnalla, joka kuvaa järjestelmän – esimerkiksi molekyylin – energiaa tiettyjen parametrien suhteen. Yleensä nämä parametrit kertovat atomien sijainnin. Energiapinnan paikalliset minimikohdat vastaavat systeemin vakaita tiloja. Minimienergiapolut yhdistävät näitä vakaita tiloja toisiinsa ja kuvaavat mahdollisia reaktiomekanismeja.

”Suunnistajana ajattelen energiapintaa karttana. Pysyvät atomikonfiguraatiot näkyvät kartassa kuoppina. Minimienergiapolku on reitti kahden tällaisen tilan välillä. Se pysyy koko ajan mahdollisimman matalana. Polun korkein kohta on satulapisteessä, jolloin se pääsee pujahtamaan kuopasta toiseen mahdollisimman matalalta”, Koistinen selittää.

Perinteisesti minimienergiapolkuja ja satulapisteitä on etsitty iteratiivisilla menetelmillä, jotka etenevät energiapinnalla pienin askelin. Koneoppimisen ja tilastollisten mallien avulla aikaisemmat havainnot voidaan käyttää hyväksi energiapinnan mallintamiseksi, jolloin tavoitteeseen voidaan päästä huomattavasti vähemmillä iteraatioilla.

Koneoppiminen tarjoaa siis tehtävään tehokkaamman ja kevyemmän sekä sitä kautta myös aiempaa halvemman ja ympäristöystävällisemmän keinon. Se voi myös avata mahdollisuuksia sellaisten ongelmien tutkimiseen, joihin käytännön resurssit eivät ole aikaisemmin riittäneet. ”Tämä on yksi esimerkki lisää siitä, mihin koneoppimismenetelmiä voi käyttää”, Koistinen sanoo.

Diplomi-insinööri Olli-Pekka Koistinen väittelee torstaina 9. tammikuuta 2020 Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulussa Kandidaattikeskuksen salissa E (Y124). Väitöskirjan nimi on "Algorithms for Finding Saddle Points and Minimum Energy Paths Using Gaussian Process Regression".

Linkki väitöskirjaan: https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/41794

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lisää tästä aiheesta

Metsähovi Radio Observatory, Joni Tammi
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Kolme kiehtovaa asiaa avaruudesta – Minkä mysteerin ratkeamista avaruustutkija Joni Tammi odottaa?

Ekaluokkalainen Joni Tammi piti elämänsä ensimmäisen esitelmän tähdistä. Siitä alkoi matka, joka johti avaruustutkijan uraan. Mutta minkä älynväläyksen hän sai Esko Valtaojan kurssilla opiskeluaikanaan?
computer illustration of a cut away of the donut-shaped fusion reactor, showing that it much larger tha human
Yhteistyö, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Antti Snickeristä ITER-fuusioreaktorin ensimmäinen suomalainen Scientist Fellow

Antti Snickerin tehtävänä on mallintaa nopeiden hiukkasten kulkeutumista plasmassa.
Marium Durrani
Tutkimus ja taide, Opinnot Julkaistu:

Marium Durrani: Vaatteiden korjaaminen kiinnostaa jälleen - taitoja opitaan yhteisöllisesti

Kuukauden väitös: Voiko uudelleen löydetty vaatteiden korjaamisen taito tarjota vastauksen maailmanlaajuiseen tekstiilijäteongelmaan?
Hymyilevä tummapukuinen Chao Yang esittelee juuri saamaansa palkintoa Red Dot Awards -palkintoseremoniassa
Palkitut, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Visuaalinen muotoilu mahdollistaa kulttuurien välisen viestinnän

Palkittu muotoilija Chao Yang näkee visuaalisen viestinnän muotoilun välineenä kommunikoida yli rajojen.