Cercetători folosesc inteligența artificială pentru a testa „ipoteza celor două stări” ale apei - Studiul din Nature Physics sugerează două structuri lichide care se convertesc una în cealaltă

Un studiu care folosește inteligența artificială sugerează că apa ar putea exista, la nivel molecular, ca un amestec din două „lichide” cu densități diferite , o ipoteză care, dacă va fi confirmată, ar putea schimba modul în care sunt modelate procesele din biologie și industrie care au loc în soluții apoase, potrivit Mediafax . Cercetarea, citată de publicație din Live Science, oferă un argument pentru „ ipoteza celor două stări ” ale apei: ideea că, la scară moleculară, apa ar fi formată din două structuri lichide, una mai densă și una mai puțin densă, care își schimbă constant locurile. Ce a făcut diferit echipa: „învățare profundă nesupravegheată” În locul unei abordări clasice, cercetătorii au folosit „învățarea profundă nesupravegheată” – adică un sistem de inteligență artificială antrenat să găsească tipare în date fără să i se spună explicit ce anume să caute. Conform articolului, IA a generat „zeci de milioane de informații” care, în mod obișnuit, ar fi rezultat din cercetări desfășurate pe parcursul a zeci de ani. Echipa ar fi observat și că traseul de conversie dintre cele două structuri se modifică în funcție de condiții. De ce contează: anomaliile apei și aplicațiile în biologie și farmacie Descoperirile au fost publicate în iunie în revista Nature Physics și, potrivit materialului, ar putea ajuta la explicarea unor comportamente neobișnuite ale apei, inclusiv: faptul că apa devine mai densă până la aproximativ 4°C, după care începe să se extindă (motiv pentru care gheața plutește); rezistența mai mare la schimbări de temperatură față de lichide similare; o vâscozitate care scade sub anumite presiuni. Miza practică este ridicată, deoarece multe procese biologice și farmaceutice au loc în apă. O înțelegere mai bună a structurii moleculare ar putea lămuri, de exemplu, cum interacționează în soluție sărurile dizolvate, proteinele și moleculele de medicamente. Ce urmează: confirmarea printr-un model mai riguros Cercetătorii lucrează acum la un model de învățare automată mai riguros pentru a confirma rezultatele. Ținta este ca noul sistem să ofere explicații mai solide pentru proprietăți precum densitatea, vâscozitatea și temperatura, menționează articolul. [...]