Российские специалисты усовершенствовали нейронную сеть разработчика Deep Mind

Российские специалисты усовершенствовали нейронную сеть разработчика Deep Mind, которая используется в топливной промышленности, а также для разработки новых материалов и проектирования лекарств. Теперь поведение химических соединений будет просчитываться точнее, пишут «Вести».

В эксперименте были использованы нейросеть FermiNet и облачная платформа квантовых вычислений QBoard. Ученые обучили нейросеть на определенном массиве данных и смоделировали сложные молекулы азота, угарного газа, этилена, фтороводорода и ряда других соединений. Это позволило моделировать более сложные системы из большего числа атомов, что сказалось на точности классических вычислений – она стала выше.

Ранее эксперт объяснил, на каких принципах базируется работа искусственных нейросетей. Прогнозирование является одной из главных задач классического обучения машин. Это построение трендов развития каких-то величин. Главное – научный подход.