17 feb. 1999
1 minuut
Veel moderne technieken maken gebruik van door licht veroorzaakte processen. Theoretisch onderzoek naar de dynamiek die licht kan veroorzaken in moleculen vraagt om berekeningen van hun elektronische structuur, iets wat veel rekentijd kost. RUG onderzoekers hebben nu een machine learning-algoritme ontwikkeld dat de rekentijd flink terugbrengt.
Hoe gedragen moleculen zich wanneer er licht op schijnt? De kennis van dit proces is niet alleen belangrijk voor het begrijpen van natuurlijke processen zoals fotosynthese of vitamine D productie, maar ook voor het ontwerpen van nieuwe moleculen die reageren op licht. Maar ondanks de steeds grotere capaciteit van computers en verbeterde rekenmethoden is het berekenen van de interactie tussen licht en moleculen nog steeds een hele uitdaging. Adjunct hoogleraar Theoretische Chemie Shirin Faraji : "Deze complexe berekeningen van de elektronische structuur kost al heel veel tijd voor gemiddelde moleculen, zoals typische chromoforen die bestaan uit zo’n dertig zware atomen. Wanneer je daar de invloed van de omgeving nog bij wilt betrekken op kwantummechanisch niveau is dat praktisch onmogelijk te doen.
"De huidige software zoekt de hele conformatie-ruimte af, maar wij gebruiken machinaal leren om delen van die ruimte uit te sluiten via slimme zoektechnieken. Onze software heeft daarom enkele orden van grootte minder rekentijd nodig dan standaard programma’s."
In het artikel berekenen de ontwikkelaars de foto-dynamische eigenschappen van twee standaardmoleculen (zwaveldioxide en pyrazine) en laten zien dat hun uitkomsten vergelijkbaar zijn aan simulaties die helemaal gebaseerd zijn op kwantumdynamica. Het softwarepakket is van de grond af opgebouwd en is mede daardoor eenvoudig aan te passen voor specifieke doeleinden, bijvoorbeeld via adapters voor plug-ins en werkplanning.
Anderen lazen ook
