wiadomości
Sieci neuronowe umożliwiają większe symulacje kwantowe przy niższych kosztach obliczeniowych
Zdjęcie ilustracyjne · fot. Mmfgh / CC BY 4.0, Wikimedia Commons
W 10 sekund
- W ostatnich latach badania wykorzystujące sztuczną inteligencję do przewidywania właściwości materiałów postępują szybko.
- Kwantowe metody Monte Carlo sieci neuronowych przyciągają uwagę jako bardzo dokładne techniki symulacyjne.
- Jednak ich wyjątkowo wysoki koszt obliczeniowy ogranicza…
W ostatnich latach badania wykorzystujące sztuczną inteligencję do przewidywania właściwości materiałów postępują szybko. Kwantowe metody Monte Carlo sieci neuronowych przyciągają uwagę jako bardzo dokładne techniki symulacyjne. Jednak ich wyjątkowo wysoki koszt obliczeniowy ogranicza…
To skrót depeszy. Pełny artykuł — całą treść i zdjęcia — publikuje redakcja źródłowa. Szanujemy jej prawa, dlatego odsyłamy do oryginału.
Czytaj pełny artykuł: Phys.org →Zrozum temat · Wyjaśniamy
Ponadczasowe przewodniki naszej redakcji powiązane z tą depeszą.
Czytaj dalej
Wiry na powierzchni wody napędzają maleńkie wirniki bez prądu, magnesów i substancji chemicznych
Badania pokazują, że nawet niewielka nadprodukcja tubuliny może przechylić równowagę zdrowia komórkowego
Wynalazek magnetyczny wielokrotnego użytku usuwa z wody mikroplastiki i trochę PFAS
Badania wykazały, że zmieniające się warunki pogodowe odpowiadają za 55% trendu suszy w lecie w Europie
Zasady projektowania plazmy pokazują, jak zachować błyski attosekundowe do obserwacji elektronów
Rekordowa chińska rakieta Gravity-1 wystrzeliła 9 satelitów ze statku na morzu (wideo)