Применение методов моделирования и машинного обучения позволило ученым изучить фазовый переход воды, который ранее не поддавался воспроизведению в экспериментальных условиях. Полученные данные подтверждают наличие перехода жидкость — жидкость, протекающего при температуре ниже минус 100 градусов Цельсия, в процессе которого вода разделяется на две несмешивающиеся фазы с различной плотностью.
На протяжении последних трех десятилетий исследователи считали, что вода, охлажденная до экстремально низких температур (ниже минус 100 градусов Цельсия), способна расщепляться на две жидкие фазы с различной плотностью. Эти фазы не взаимодействуют друг с другом, и их существование может объяснить некоторые необычные характеристики воды, такие как уменьшение её плотности при охлаждении.
Изучение этого явления в лабораторных условиях затруднено из-за быстрого замерзания воды при экстремально низких температурах. Однако недавнее исследование, проведенное учеными из Технологического института Джорджии (США), позволило обойти это препятствие. Используя модели машинного обучения, авторы работы стремились глубже понять фазовые переходы воды. В результате им удалось получить весомые вычислительные доказательства существования перехода воды из одного жидкого состояния в другое, применимые к реальным системам. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review Letters.
Для проведения расчетов ученые применяли квантово-химические методы, стремясь к максимальной реалистичности физических моделей. Молекулярное моделирование осуществлялось на суперкомпьютерах и сопоставлялось с результатами, полученными с помощью виртуального микроскопа, позволяющего увеличивать изображение до молекулярного уровня и наблюдать за движением и взаимодействием молекул в реальном времени. Это позволило исследователям определить структуру жидкости при разных температурах и давлениях.
Для оценки энергии взаимодействия молекул воды использовался алгоритм машинного обучения. Он позволял проводить вычисления значительно быстрее, чем традиционные методы, что сокращало время проведения виртуального эксперимента. Полученные прогнозы были проверены с использованием ряда различных алгоритмов.
Ключевой сложностью таких исследований является трудность сопоставления полученных результатов с реальными процессами. Некоторые условия, созданные в виртуальных экспериментах, попросту недостижимы на Земле, хотя потенциально могут существовать в водных средах других планет, например, в океанах спутника Юпитера Европы или в воде, содержащейся в ядрах комет.
Полученные данные способны содействовать более глубокому пониманию и прогнозированию необычных и сложных характеристик воды, оптимизировать ее применение в промышленных процессах и совершенствовать климатические модели.