Sử dụng học máy để hiểu cách nước hành xử

Nước đã làm các nhà khoa học bối rối hàng thập kỷ. Trong vòng 30 năm qua hoặc lâu hơn, họ đã tính toán trên lý thuyết là khi nào nhiệt độ hạ xuống mức thấp như 10 độ C, nước có thể có khả năng bị chia tách thành hai pha chất lỏng có tỷ trọng khác nhau. Như dầu và nước, hai pha không hề trộn lẫn và có thể giải thích một số hành xử kỳ lạ khác của nước, như cách nào để nước có tỉ trọng thấp hơn khi nhiệt độ hạ xuống thấp.

Hầu như là không thể để nghiên cứu hiện tượng này trong một phòng thí nghiệm, bởi vì nước bị tinh thể hóa thành băng một cách nhanh chóng trong những mức nhiệt độ thấp. Hiện tại, một nghiên cứu mới ở Viện Công nghệ Georgia đã sử dụng các mô hình học máy để hiểu tốt hơn những chuyển pha của nước, mở ra nhiều con đường đến việc hiểu sâu sắc hơn về vô số các chất trong tự nhiên. Với kỹ thuật này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng bằng chứng tính toán thuyết phục về chuyển pha chất lỏng – chất lỏng, có thể được ứng dụng trong các hệ thống vẫn sử dụng nước để vận hành của thế giới thực.

“Chúng tôi đang làm điều này với các tính toán hóa lượng tử một cách chi tiết và cố gắng tiến tới càng gần càng tốt với nước ở thế giới thực và tính chất hóa lý của nó”, Thomas Gartner, một trợ lý giáo sư ở trường Kỹ thuật Hóa học và sinh học phân tử tại Viện Công nghệ Georgiam, nói. “Đây là lần đầu tiên có thể nghiên cứu về chuyển pha với mức độ chính xác cao như thế này”.

Nghiên cứu đã được trình bày trong bài báo, “Liquid-Liquid Transition in Water From First Principles” (Chuyển pha chất lỏng – chất lỏng trong nước từ những nguyên lý đầu tiên) trên tạp chí Physical Review Letters, cùng các đồng tác giả ở ĐH Princeton ¹.

Mô phỏng nước

Để hiểu sâu hơn về cách nước tương tác, các nhà nghiên cứu đã chạy các mô phỏng phân tử trên siêu máy tính và được Gartner kiểm tra trên một kính hiển vi ảo.

“Nếu có một kính hiển vi có độ phân giải siêu cao, anh có thể phóng to để nhìn theo mọi cách đến mức đơn phân tử và xe, chúng chuyển động, tương tác theo thời gian thực”, anh nói. “Đó là những gì chúng tôi đang làm bằng việc tạo ra hầu như là một bộ phim trên máy tính”.

Các nhà nghiên cứu đã phân tích cách các phân tử chuyển động và phân tích đặc điểm của cấu trúc chất lỏng lại các mức nhiệt độ khác nhau của nước và các mức áp suất khác nhau, bắt chước sự tách pha giữa các chất lỏng mật độ cao và mật độ thấp. Họ thu thập được bộ dữ liệu – đủ để chạy một số mô phỏng trong vòng một năm – và tiếp tục tinh chỉnh các thuật toán cho các kết quả chính xác hơn.

Trong vòng một thập kỷ, việc chạy các mô phỏng trong thời gian dài hơn và chi tiết hơn là điều không thể nhưng học máy ngày nay để đề xuất một con đường tắt. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một thuật toán học máy có thể tính toán mức năng lượng mà các phân tử nước dùng để tương tác với nhau. Mô hình này đã biểu diễn các phép tính nhanh hơn đáng kể so với kỹ thuật truyền thống, qua đó cho phép các mô phỏng được tiến triển một cách hiệu quả hơn đáng kể.

Nhưng học máy vẫn không hoàn hảo, vì vậy những mô phỏng trong thời gian dài cần được cải thiện độ chính xác của các dự đoán. Các nhà nghiên cứu đã đã cẩn thận thử nghiệm các dự đoán của mình trên các dạng thuật toán mô phỏng khác nhau. Nếu các mô phỏng đa dạng đó đem lại các kết quả tương tự nhau thì sau đó, họ sẽ đánh giá sự chính xác của chúng.

“Một trong số các thách thức với công trình này là không có nhiều dữ liệu để chúng tôi có thể so sánh với nó với có một vấn đề là hầu như không thể nghiên cứu trên thực nghiệm”, Gartner nói. “Chúng tôi đã đẩy các biên giới hiểu biết đến được tới đây, vì vậy đó cũng là nguyên nhân khác lý giải tại sao nó lại quan trọng đến mức chúng tôi phải cố gắng dùng các kỹ thuật tính toán khác nhau cho bài toán này”.

Vượt ngoài phạm vi của nước

Một số các điều kiện mà các nhà nghiên cứu thử nghiệm đều rất cực đoan và chính xác là không tồn tại thực sự trên trái đất nhưng có tiềm năng tái hiện một số môi trường nước của hệ mặt trời, từ đại dương ở châu Âu đến nước ở trung tâm ở các sao chổi. Các phát hiện đó có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu tốt hơn và dự đoán trạng thái kỳ lạ và tính chất hóa lý phức tạp của nước, đem lại thông tin cho các quá trình xử lý nước trong công nghiệp, phát triển các mô hình khí hậu và nhiều hơn thế nữa.

Công trình này thậm chí còn mở rộng hơn, theo lời Gartner. Nước là một đối tượng được nghiên cứu nhiều nhưng phương pháp này có thể mở rộng cho các vật liệu khó được mô phỏng như các polymer, hoặc các hiện tượng phức tạp như các tương tác hóa học.

“Nước đóng vai trò trung tâm trong đời sống và công nghiệp, vì vậy câu hỏi cụ thể về việc liệu nước có phải trải qua sự chuyển pha đã là vấn đề tồn tại đã lâu, và liệu chúng ta có thể chuyển hướng tới câu hỏi khác”, ông nói “Nhưng giờ đây chúng ta thực sự có một kỹ thuật tính toán hiệu quả mới và chúng ta không biết rõ những biên giới của vấn đề gì là gì và có rất nhiều phạm vi để chuyển hướng lĩnh vực này”.

Thanh Hương tổng hợp

Nguồn: https://phys.org/news/2022-12-machine.html

https://www.techexplorist.com/scientists-used-machine-learning-understand-water-behaves/55466/

———————–

1. https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.129.255702