Un chimiste de SMU et ses collègues développent un modèle d'apprentissage automatique pour aider à étudier la poussière d'étoile et les interactions atomiques

Dans un développement majeur, une équipe de chercheurs dirigée par la chimiste Elfi Kraka de l'université Southern Methodist (SMU) a présenté un modèle d'apprentissage automatique révolutionnaire qui promet de transformer l'étude des interactions atomiques et de la poussière d'étoiles. Connu sous le nom d'ANI-1xnr, ce modèle de pointe doit bouleverser le domaine de la chimie en offrant une solution économique pour analyser la chimie réactive à une échelle variée.

Les applications potentielles de cette technologie sont vastes, allant de l'avancement de notre compréhension de la manière dont les atomes interagissent au niveau atomique à l'exploration des origines des matériaux organiques apportés sur Terre par les comètes et les astéroïdes. En exploitant la puissance des potentiels interatomiques appris par machine (MLIP), les chercheurs ont ouvert de nouvelles voies à l'étude de réactions chimiques complexes auparavant hors de portée en raison de limitations computationnelles.

L'un des avantages clés du modèle ANI-1xnr est sa polyvalence, permettant aux chercheurs d'étudier une large gamme de chimie réactive sans besoin de réglages coûteux. En simulant divers systèmes dans des environnements extrêmes, tels que la nucléation du carbone solide de phase et la formation de glycine à partir de molécules de la Terre primitive, l'équipe a démontré la remarquable précision du modèle dans la correspondance des données expérimentales et théoriques.

De particulière importance est l'utilisation du modèle ANI-1xnr par les chercheurs pour répliquer l'expérience Miller, qui a posé les fondements du domaine de la chimie prébiotique en révélant comment les acides aminés, les éléments constitutifs des protéines, auraient pu se former sur la Terre primitive. En rendant leur jeu de données public, l'équipe ouvre la voie à de futures recherches et collaborations dans ce domaine critique d'étude.

Sous la direction de Kraka, le Groupe de chimie computationnelle et théorique (CATCO) de la SMU est à la pointe du développement d'outils quantiques avancés pour des applications dans la chimie, la biologie, les sciences des matériaux et l'astrophysique. L'engagement du groupe en faveur de l'innovation et de la collaboration a déjà donné des résultats significatifs, avec des projets visant à étendre et à affiner le modèle ANI-1xnr à l'avenir.

Avec le soutien de partenaires tels que la National Science Foundation, les chercheurs sont bien placés pour faire progresser les connaissances dans le monde complexe des interactions atomiques et de la poussière d'étoiles. En combinant la technologie de pointe avec une compréhension approfondie de la chimie fondamentale, l'équipe de la SMU est à l'origine de la prochaine vague de découvertes dans le domaine de la recherche chimique.

Alors que la communauté scientifique attend avec impatience l'impact de ce travail révolutionnaire, les possibilités pour les avancées futures en chimie et au-delà sont véritablement illimitées.

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