Die Forscher haben mittels künstlicher Intelligenz einen Weg gefunden, chemische Simulationen massiv zu beschleunigen (Copyright: Philipp Marquetand).
Forschern an den Universitäten Wien und Göttingen ist es gelungen, eine auf künstlicher Intelligenz aufbauende Methode zur Vorhersage von molekularen Infrarotspektren zu entwickeln. Diese chemischen "Fingerabdrücke" konnten von gängigen Vorhersagetechniken bislang nur für kleine Moleküle in hoher Qualität simuliert werden. Mit Hilfe der neuen Technik, die auf neuronalen Netzwerken ähnlich dem menschlichen Gehirn basiert und damit lernfähig ist, konnte das Team um Philipp Marquetand von der Fakultät für Chemie der Universität Wien Simulationen durchführen, die zuvor nicht möglich waren. Das Potenzial dieser neuen Strategie wurde nun in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift "Chemical Science" publiziert. Drastische Fortschritte in der Forschung zu künstlicher Intelligenz haben im letzten Jahrzehnt zu einer großen Reihe von faszinierenden Entwicklungen in diesem Bereich geführt. Selbstständig fahrende Autos, aber auch alltägliche Anwendungen wie Suchmaschinen und Spam-Filter veranschaulichen die vielseitige Einsetzbarkeit von Methoden aus dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Infrarotspektroskopie ist eine der wertvollsten experimentellen Methoden, um Einblick in die Welt der Moleküle zu erhalten.
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