Magyar kutatók áttörést értek el a kvantumkémiai számításokban
A kvantumkémia eddig túl bonyolultnak tartott problémáinak megoldását is lehetővé teszi az az új számítási módszer, amelyet Legeza Örs, a HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközpont tudományos tanácsadója és Menczer Andor az ELTE PhD-hallgatója dolgozott ki. Az eredményeket a Journal of Chemical Theory and Computation publikálta. A kutatás több nemzetközi intézmény együttműködésével valósult meg, köztük a HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközpont, az NVIDIA, a Sandbox AQ, a Müncheni Műszaki Egyetem és a Pacific Northwest National Laboratory részvételével. A kutatók kimutatták, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztésére tervezett grafikus processzorok (GPU-k) nemcsak gyorsak, hanem kellően pontosak is a kvantumkémiai számításokhoz.
A munka során az együttműködő kutatók két rendkívül összetett molekuláris rendszert vizsgáltak meg sikeresen: a FeMoco és a citokróm P450 szerkezetét. A FeMoco kulcsszerepet játszik abban, hogy a légköri nitrogénből ammónia keletkezzen, a citokróm P450 pedig egy fontos májenzim, amely számos vegyi anyag lebontásában vesz részt. Ezeknek a rendszereknek a pontos leírása a számítógépes kémia egyik legnagyobb kihívása.
A kutatás során az NVIDIA Blackwell architektúra képességeit használták ki, amely hatékonyan tudja kezelni az ilyen összetett szimulációkat. A kutatók egy úgynevezett vegyes pontosságú számítási módszert alkalmaztak: ahol elegendő volt a közelítés, ott gyorsabb, kevésbé pontos számításokat végeztek, míg a kritikus lépésekben maximális pontosságot biztosítottak.
A megoldás alapja a DMRG módszer (Density Matrix Renormalization Group), amelyet Legeza Örs fejlesztett tovább. Ez az eljárás lehetővé teszi olyan rendszerek vizsgálatát, amelyekben sok egymással kölcsönható elektron van jelen – ezek különösen fontosak például katalízis vagy félvezetők működésének megértésében.
A kutatók eredményei azt mutatják, hogy az eredetileg mesterséges intelligenciára tervezett hardverek a kvantumkémia legnehezebb problémáival is nagy pontossággal képesek megbirkózni.
Hosszabb távon ez azt jelentheti, hogy a ma még szuperszámítógépeket igénylő kvantumkémiai számítások mindennapossá válhatnak, ami felgyorsíthatja új katalizátorok, félvezető anyagok és gyógyszerek fejlesztését.
„Tanulmányunk megmutatja, hogy a mesterségesintelligencia-orientált hardver nemcsak gyors, hanem nagy pontossággal képes kezelni az erősen korrelált kvantumkémiai problémákat a számítási lehetőségek határán belül” – nyilatkozta Sotiris Xantheas, a PNNL számítási kémikusa.
„Azzal, hogy a vegyes pontosságú DMRG módszerrel kémiai pontosságot értünk el, gyakorlati utat nyitottunk a következő generációs Blackwell rendszerek alkalmazásához a katalízis, a bioszervetlen kémia és az anyagtudomány területén” – fogalmazott Legeza Örs.
A kutatást a Magyar Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal (NKFIH), a Müncheni Műszaki Egyetem Hans Fischer Senior Fellowship programja és az amerikai Energiaügyi Minisztérium SPEC kezdeményezése támogatta.
